公开(公告)号：CN110197209A

公开(公告)日：2019-09-03

申请号：CN201910402556.6

申请日：2019-05-15

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 金燕华 ,  马爽 ,  阎啸 ,  潘文分

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/00

Abstract: 本发明公开了一种基于多特征融合的辐射源识别方法，针对辐射源识别正确率低的问题，在现有基于矩形积分双谱和主成分分析的辐射源识别方法的基础上，提出了一种基于局域均值分解(LMD)后的盒维数和降维后的矩形积分双谱(SIB)的融合的辐射源识别方法，这样，将SIB特征与时频分析特征构成的融合特征作为作为辐射源特征进行识别，消除因信号波形突变引起的消极影响，显著提高识别正确率和稳健性。同时，采样设备的采样率和灵敏度较低的情况下，也能实现辐射源的有效识别。

公开(公告)号：CN110197209B

公开(公告)日：2022-07-26

申请号：CN201910402556.6

申请日：2019-05-15

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 金燕华 ,  马爽 ,  阎啸 ,  潘文分

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/00

Abstract: 本发明公开了一种基于多特征融合的辐射源识别方法，针对辐射源识别正确率低的问题，在现有基于矩形积分双谱和主成分分析的辐射源识别方法的基础上，提出了一种基于局域均值分解(LMD)后的盒维数和降维后的矩形积分双谱(SIB)的融合的辐射源识别方法，这样，将SIB特征与时频分析特征构成的融合特征作为作为辐射源特征进行识别，消除因信号波形突变引起的消极影响，显著提高识别正确率和稳健性。同时，采样设备的采样率和灵敏度较低的情况下，也能实现辐射源的有效识别。