典型文献
基于频谱形状的低复杂度雷达信号分类
文献摘要：
为解决雷达信号调制识别中存在的计算复杂度高、低信噪比环境识别准确率低和仿真数据真实度低等问题,提出了基于频谱形状的低复杂度雷达信号分类算法.对信号频谱进行归一化,按频谱采样的方法提取特征参数,训练机器学习分类模型.雷达信号源生成数据的测试结果表明,本算法对Barker码、Frank码、LFM、BPSK、QPSK调制和常规雷达信号的分类准确率大于90％(SNR≥3 dB),计算复杂度低,能适应信号参数变化,具有很好的泛化性.
文献关键词：
频谱形状;低复杂度;特征提取;频谱采样
中图分类号：
作者姓名：
尹良;林睿;王晓雷;姚宇亮;周林;何元
作者机构：
北京邮电大学信息与通信工程学院,北京 100876;军事科学院国防科技创新研究院,北京 100071
文献出处：
引用格式：
[1]尹良;林睿;王晓雷;姚宇亮;周林;何元-.基于频谱形状的低复杂度雷达信号分类)[J].电信科学,2022(01):25-35
A类：
B类：
频谱形状,低复杂度,雷达信号,信号分类,信号调制,调制识别,计算复杂度,低信噪比,环境识别,识别准确率,仿真数据,真实度,分类算法,信号频谱,频谱采样,提取特征,分类模型,信号源,Barker,Frank,LFM,BPSK,QPSK,分类准确率,SNR,dB,参数变化,泛化性
AB值：
0.425455
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