【摘 要】
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针对密集转发式干扰与真实目标回波的高相干性,传统基于单维特征的干扰识别方法识别率低的问题,提出了基于多维特征的干扰识别方法。从分数阶傅里叶变换域提取调频参数,从自相关幅度谱和匹配滤波幅度谱分别提取矩峰度系数,从频域提取频谱半带宽方差比系数,组成特征向量,作为决策树和BP神经网络的输入,对几类密集转发式干扰进行分类识别。仿真结果表明,所提特征参数对噪声不敏感,具有较好的稳定性和分离性,在干信比大于6 dB时,能够有效辨识几类密集转发式干扰。
【基金项目】
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装备预研领域基金(No.61404130218)。
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针对密集转发式干扰与真实目标回波的高相干性,传统基于单维特征的干扰识别方法识别率低的问题,提出了基于多维特征的干扰识别方法。从分数阶傅里叶变换域提取调频参数,从自相关幅度谱和匹配滤波幅度谱分别提取矩峰度系数,从频域提取频谱半带宽方差比系数,组成特征向量,作为决策树和BP神经网络的输入,对几类密集转发式干扰进行分类识别。仿真结果表明,所提特征参数对噪声不敏感,具有较好的稳定性和分离性,在干信比大于6 dB时,能够有效辨识几类密集转发式干扰。
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