基于Fisher判别字典学习的辐射源调制特征识别

摘要：

针对基于字典的信号调制类型识别方法中解析字典原子形态单一、无法与复杂辐射源信号最优匹配的问题,提出一种基于Fisher判别准则的字典学习方法.对辐射源信号进行时频分析,借鉴图像处理的方法提取信号时频特征列向量,在字典训练过程中加入信号调制类型信息,根据Fisher准则训练字典,使字典原子类间距离最大同时类内距离最小,以增强字典的识别性能;通过仿真分析Fisher判别字典的识别性能以及原子个数对字典性能的影响.研究结果表明:该方法相比于解析字典法和无监督字典法,具有更好的识别性能,在低信噪比时识别性能突出、抗噪声干扰性能好;综合考虑识别性能和计算量,当字典原子数取20时该方法性能最优.

关键词：辐射源信号、调制特征、Fisher判别、字典学习、时频分析

所属期刊栏目：39

分类号：TN911.72

资助基金：航空科学基金项目20152096019

在线出版日期：2018-06-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：553-559