【摘 要】
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针对在低信噪比下雷达信号调制识别准确率低、抗噪性差的问题,提出一种基于熵评价模态分解和双谱特征提取的识别方法。利用双谱可以抑制高斯噪声的特点,分析了在低信噪比下进行信号调制识别的可行性并引入了噪声项。由于噪声项的干扰,双谱在0 dB以下时,噪声抑制效果变差,提出了基于信息熵评价的经验模态化分解对信号进行预处理,提高信噪比。最后,设计了卷积神经网络分类器,实现对不同调制类型信号的识别。仿真实验结果表明,本文方法相比传统方法具有良好的抗噪性,能够在低信噪比下对不同类型信号进行有效识别。
【基金项目】
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国家自然科学基金(61701525)资助课题。
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针对在低信噪比下雷达信号调制识别准确率低、抗噪性差的问题,提出一种基于熵评价模态分解和双谱特征提取的识别方法。利用双谱可以抑制高斯噪声的特点,分析了在低信噪比下进行信号调制识别的可行性并引入了噪声项。由于噪声项的干扰,双谱在0 dB以下时,噪声抑制效果变差,提出了基于信息熵评价的经验模态化分解对信号进行预处理,提高信噪比。最后,设计了卷积神经网络分类器,实现对不同调制类型信号的识别。仿真实验结果表明,本文方法相比传统方法具有良好的抗噪性,能够在低信噪比下对不同类型信号进行有效识别。
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