【摘 要】
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信号细微特征提取是通信辐射源个体识别技术的关键。考虑到实测辐射源信号具有非线性、非平稳的特点，通过对信号时间序列复杂度的分析，提取一些非线性动力学参数作为指纹特征，进
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61572518)
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信号细微特征提取是通信辐射源个体识别技术的关键。考虑到实测辐射源信号具有非线性、非平稳的特点，通过对信号时间序列复杂度的分析，提取一些非线性动力学参数作为指纹特征，进行辐射源个体识别。首先利用固有时间尺度分解（ITD）算法，对原始信号进行分解，利用相关系数选出若干合适的信号分量；之后提取每层信号分量的排列熵，近似熵以及样本熵组成特征向量，并通过实验优化相关参数的选择，最后采用支持向量机（SVM）对信号进行分类识别。利用实测舰船信号进行细微特征提取及分类实验，与一些细微特征提取方法对比，在信号种类增加时，本
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