基于MSST及HOG特征提取的雷达辐射源信号识别

摘要：

针对传统雷达信号识别算法在低信噪比下识别准确率低的问题,提出了基于多重同步压缩(MSST)时频变换及方向梯度直方图(HOG)特征提取的雷达辐射源信号识别算法.所提算法在雷达时域信号短时傅里叶变换(STFT)基础上进行多重同步压缩处理获得信号时频分布图,通过HOG算子对信号时频分布图进行HOG特征提取,将提取的HOG特征通过主成分分析法(PCA)进行降维,将降维后的特征参数送入支持向量机(SVM)对雷达信号进行分类与识别.实验结果表明:所提算法具有较低的复杂度,当信噪比为?8 dB时,仿真实验与半实物仿真实验针对9种典型雷达信号的识别准确率达到90％以上.

关键词：雷达信号识别、方向梯度直方图、多重同步压缩、支持向量机、主成分分析法

所属期刊栏目：49

分类号：TN974

资助基金：浙江省自然科学基金项目;浙江省电磁波信息技术与计量检测重点实验室开放式项目

在线出版日期：2023-04-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：538-547