典型文献
基于CEEMD的压缩感知降噪在雷达信号识别中的应用研究
文献摘要：
面对日益复杂的电磁对抗环境,如何有效从复杂噪声背景下提取雷达辐射源信号,成为目前热点难题.为此,提出了基于CEEMD的压缩感知理论降噪方法.原始信号经CEEMD处理,对分解得到的本征模态分量通过计算排列熵确定噪声分量和信号分量,在对噪声分量进行有用信号提取时,采用正交匹配追踪算法替代传统阈值处理方法以恢复信号稀疏性,达到降噪目的,该方法无需信号先验知识,克服了传统阈值选取主要依靠主观判断的问题.通过仿真信号分析和雷达辐射源信号识别应用研究,结果表明,所提方法较CEEMD传统阈值方法对低信噪比条件下雷达辐射源信号识别率有了较大的提升,而且减少了有用细节流失.
文献关键词：
补充的总体平均经验模态分解方法;排列熵;压缩感知理论;雷达辐射源信号;降噪
中图分类号：
作者姓名：
韩晶晶;王树红
作者机构：
山西工商学院计算机信息工程学院,山西 太原030006;山西太原学院智能与自动化系,山西 太原030032
文献出处：
引用格式：
[1]韩晶晶;王树红-.基于CEEMD的压缩感知降噪在雷达信号识别中的应用研究)[J].电子器件,2022(05):1094-1099
A类：
补充的总体平均经验模态分解方法
B类：
CEEMD,雷达信号识别,电磁对抗环境,复杂噪声,压缩感知理论,降噪方法,本征模态分量,排列熵,信号提取,正交匹配追踪算法,阈值处理,复信,稀疏性,先验知识,阈值选取,信号分析,雷达辐射源信号识别,低信噪比,识别率,节流
AB值：
0.228115
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
