【摘 要】
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分形理论从信号中提取的盒维数和信息维数可包含信号幅度、频率和相位的变化规律，并集中了各各调制方式之间的差异信息。因此可将盒维数和信息维数作为雷达辐射源信号脉内调制
【机 构】
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解放军电子工程学院,安徽合肥 230037
【出 处】
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2007全国控制科学与工程博士生学术论坛
论文部分内容阅读
分形理论从信号中提取的盒维数和信息维数可包含信号幅度、频率和相位的变化规律，并集中了各各调制方式之间的差异信息。因此可将盒维数和信息维数作为雷达辐射源信号脉内调制识别的分类特征。由于SVM具有学习能力强、泛化性能好等特点，同时考虑新样本加入训练集后，支持向量集的变化情况，采用一种基于SVM增量学习的分类方法。通过对常见脉内调制雷达辐射源信号的仿真实验，表明分形维数是分类意义上的有并且基于SvM增量学习算法进行的分类具有较高的识别率。
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