[发明专利]一种基于稀疏分解的雷达信号识别方法有效
| 申请号： | 201310029527.2 | 申请日： | 2013-01-25 |
| 公开（公告）号： | CN103093244A | 公开（公告）日： | 2013-05-08 |
| 发明（设计）人： | 张葛祥;荣海娜;李俊刚;程吉祥 | 申请（专利权）人： | 西南交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 成都信博专利代理有限责任公司 51200 | 代理人： | 张澎 |
| 地址： | 610031 四川省成都市*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于稀疏分解的雷达信号识别方法，待识别的具有不同脉内调制方式的雷达信号S(t)经基于复合差分进化算法的稀疏分解方法进行特征提取，包括时域衰减系数、频域衰减系数和时-频联合系数三种特征。然后采用自底向上二叉树支持向量机BUBTSVM对雷达信号进行识别。本发明采用复合差分进化算法结合多种试验向量产生策略以及参数设置，改进差分进化算法，可以很好地解决单一策略与参数匹配所带来的问题有效降低稀疏分解方法的计算复杂性，对雷达信号处理技术领域具有重要的实际应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 稀疏 分解 雷达 信号 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于稀疏分解的雷达信号识别方法，电子侦察接收机接收雷达脉冲信号，经由射频到中频的降频和A/D采样处理后，得到待识别的具有不同脉内调制方式的雷达信号S(t)，再在信号处理模块中对信号S(t)进行处理，识别出雷达信号的脉内调制方式并输出，所述对雷达信号S(t)进行处理的具体作法包括： (1)、雷达信号特征提取：采用基于复合差分进化算法的稀疏分解方法进行特征提取，包括时域衰减系数、频域衰减系数和时‑频联合系数三种特征； (2)、采用自底向上二叉树支持向量机BUBTSVM对雷达信号进行识别，通过设计、训练BUBTSVM分类器，将1)所获得的雷达信号特征样本输入到BUBTSVM底层的每个二分类SVM分类器上，再根据SVM的分类结果，选出进入到上一层二分类SVM的类型，直到到达二叉树顶端，最终选出的类别即为识别出的雷达信号，即获得输出结果。
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