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基于Fisher判别字典学习的辐射源调制特征识别
Emitter Signal Modulation Feature Recognition Based on Fisher Discrimination Dictionary Learning

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吴笑天 1   王星 1 *   王志鹏 2   周一鹏 1   陈游 1  
文摘 针对基于字典的信号调制类型识别方法中解析字典原子形态单一、无法与复杂辐射源信号最优匹配的问题,提出一种基于Fisher判别准则的字典学习方法。对辐射源信号进行时频分析,借鉴图像处理的方法提取信号时频特征列向量,在字典训练过程中加入信号调制类型信息,根据Fisher准则训练字典,使字典原子类间距离最大同时类内距离最小,以增强字典的识别性能;通过仿真分析Fisher判别字典的识别性能以及原子个数对字典性能的影响。研究结果表明:该方法相比于解析字典法和无监督字典法,具有更好的识别性能,在低信噪比时识别性能突出、抗噪声干扰性能好;综合考虑识别性能和计算量,当字典原子数取20时该方法性能最优。
其他语种文摘 The limited forms of atoms in analytical dictionary lead to sub-optimal matching of atoms and complex emitter signal,resulting in low recognition rate of signal modulation.A dictionary learning method based on Fisher discrimination criterion is proposed to improve the recognition efficiency.The time-frequency transformation of emitter signal is made.The feature vectors are extracted from time-frequency graph using image processing method,which are added class labels.In the dictionary training,the Fisher criterion with small within-class scatter and big between-class scatter is introduced,by which the dictionary not only represents signal more suitably,but also owns better classification performance.The simulated result proves that,compared to analytical dictionary and non-supervision dictionary,the proposed method can obtain a better recognition rate,especially under low SNR.For the atom number N_s=20,Fisher discrimination dictionary can achieve a pretty good balance in recognition rate and calculation amount.
来源 兵工学报 ,2018,39(3):553-559 【核心库】
DOI 10.3969/j.issn.1000-1093.2018.03.017
关键词 辐射源信号 ; 调制特征 ; Fisher判别 ; 字典学习 ; 时频分析
地址

1. 空军工程大学航空航天工程学院, 陕西, 西安, 710038  

2. 94895部队, 福建, 漳州, 363000

语种 中文
文献类型 研究性论文
ISSN 1000-1093
学科 电子技术、通信技术
基金 中国航空科学基金
文献收藏号 CSCD:6220832

参考文献 共 16 共1页

1.  王星. 航空电子对抗原理,2008:159-161 CSCD被引 1    
2.  Pieniezny A. Intrapulse analysis of radar signal. WIT Transactions on Modelling and Simulation,2009,48:259-270 CSCD被引 1    
3.  Gencol K. A set of features for classification of intrapulse modulations. Proceedings of Signal Processing and Communication Application Conference,2016:2113-2116 CSCD被引 1    
4.  朱明. 基于时频原子方法的雷达辐射源信号特征提取. 电波科学学报,2007,22(3):458-462 CSCD被引 20    
5.  朱明. 基于Chirplet原子的雷达辐射源信号特征提取. 红外与毫米波学报,2007,26(4):302-306 CSCD被引 13    
6.  王星. 基于改进遗传算法和Sin-Chirplet原子的调频雷达信号稀疏分解. 上海交通大学学报,2017,51(7):16-23 CSCD被引 1    
7.  Tosic I. Dictionary learning. IEEE Signal Processing Magazine,2011,28(2):27-38 CSCD被引 30    
8.  练秋生. 字典学习模型、算法及其应用研究进展. 自动化学报,2015,41(2):240-260 CSCD被引 71    
9.  Zhang Q. Discriminative K-SVD for dictionary learning in face recognition. Proceedings of IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,2010:2691-2698 CSCD被引 9    
10.  Jiang Z L. Label consistent K-SVD: learning a discriminative dictionary for recognition. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2013,35(11):2651-2664 CSCD被引 80    
11.  Yang M. Sparse representation based fisher discrimination dictionary learning for image classification. International Journal of Computer Vision,2014,109(3):209-232 CSCD被引 50    
12.  王伟. 基于Fisher判别字典学习的说话人识别. 电子与信息学报,2016,38(2):367-372 CSCD被引 4    
13.  Laska J. Random sampling for analog-to-information conversion of wideband signals. Proceedings of IEEE Dallas Workshop on Design, Applications Integration and Software,2006:119-122 CSCD被引 1    
14.  Wang J. Generalized orthogonal matching pursuit. IEEE Transactions on Signal Processing,2012,60(12):6202-6216 CSCD被引 75    
15.  Yang A Y. Fast l1-minimization algorithms and an application in robμst face recognition: a review. Proceedings of IEEE International Conference on Image Processing,2010:1849-1852 CSCD被引 1    
16.  王希勤. 一种基于时频原子特征的雷达辐射源信号识别方法. 红外与毫米波学报,2011,30(6):566-570 CSCD被引 9    
引证文献 2

1 呙鹏程 融合卷积特征与判别字典学习的低截获概率雷达信号识别 兵工学报,2019,40(9):1881-1889
CSCD被引 4

2 李东瑾 基于联合投影字典学习的辐射源调制识别 兵工学报,2020,41(7):1464-1472
CSCD被引 2

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