典型文献
基于时频图像和高次频谱特征的雷达信号识别
文献摘要：
针对低信噪比下雷达信号识别准确率较低的问题,提出了一种基于时频图像和高次频谱特征联合的雷达信号识别算法.该算法首先对信号采用Choi-Williams分布(Choi-Williams distribution,CWD)变换获取时频图像,接着对时频图预处理并用灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)提取纹理特征;然后利用对称Holder系数提取信号的高次频谱特征;再将纹理特征和高次频谱特征构成一组联合特征向量,最后通过支持向量机(support vector machine,SVM)实现雷达信号的分类识别.通过对8种典型雷达信号进行实验,结果表明本算法在信噪比为?8 dB时,不同信号的识别准确率能达到90％以上.
文献关键词：
雷达信号识别;高次频谱;Choi-Williams时频分布;支持向量机
中图分类号：
作者姓名：
李世通;全大英;唐泽雨;陈赟;汪晓峰;金小萍
作者机构：
中国计量大学,浙江 杭州 310018
文献出处：
引用格式：
[1]李世通;全大英;唐泽雨;陈赟;汪晓峰;金小萍-.基于时频图像和高次频谱特征的雷达信号识别)[J].电信科学,2022(02):84-91
A类：
高次频谱,联合特征向量
B类：
时频图像,频谱特征,雷达信号识别,低信噪比,识别准确率,特征联合,识别算法,Choi,Williams,distribution,CWD,灰度共生矩阵,gray,level,co,occurrence,matrix,GLCM,纹理特征,Holder,取信,support,vector,machine,分类识别,dB,时频分布
AB值：
0.254192
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