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基于修正的M距离辐射源识别方法及计算机仿真

时间:2007-1-20栏目:电子通信论文

)中属于第i类的样本数,于是有:

基于修正的M距离辐射源识别方法及计算机仿真

又设pk(j)为一个样本有Fj∈rk(j)的概率,则有:

pk(j)=[Nk(j)]/N0    (13)

式(12)中N0为总的样本数,即:

基于修正的M距离辐射源识别方法及计算机仿真

从而定义特片Fj的熵值为:

基于修正的M距离辐射源识别方法及计算机仿真

根据熵函数的性质,熵值H(Fi)越小,各类模式在特征Fi上的类间分离性越大,则特征巧对分类的贡献越大,即在识别过程中的权重越大。如果有Fiεrk(j)的所有样本都属于同一类,则有H(Fi)=0。在这种情况下,用这一特征巧就可以实现分类识别。在得到各个特征参数的H(Fi)后,就可以定义相应的归一化权值如下:

基于修正的M距离辐射源识别方法及计算机仿真

需要注意的是,由于识别过程实际上是将侦察所得信号与辐射源数据库中的已知信号相比较,因而可以采用辐射源数据库中的数据作为熵值分析法的样本。这实际上是充分利用已有的知识数据库中的分类信息确定各特征参数在识别中的权值,以期得到较好的识别效果。

获得权系数后,就可根据相似性度量的大小判断一个特征向量应属于哪一类。若已知待识别信号为。,显然满足M'(s,ui)最小的类ωi与样本有着最大的相似度。即:

M'(s,9ui)=min(M'(s,uj))→sεωi    (18)

其中i,j=1,2,…,K,K为类的总数,ωi表示第i类。
基于修正的M距离辐射源识别方法及计算机仿真
3 仿真实验及结果分析

在该实验中以雷达知识数据库中11类雷达辐射源的识别问题作为研究对象。所采用的描述雷达类型的特征参数为:载频、重频间隔、脉宽和天线扫描周期。分段数N=100,经计算得到的各个参数在识别中的权重如表1所示。

表1 各参数在识别中的权重

特征参数名称 载频 重频间隔 脉宽 天线扫描周期 权系数 0.37 0.24 0.2 0.19

下面考虑对某个已知类型的雷达的一批侦察数据进行处理,计算对该目标的识别率,得到的识别率与信噪比的关系曲线如图1所示。

由图1可以看出,为得到较高的识别率,要求信噪比达到5dB左右。进一步的研究表明该方法对未知的新类型雷达目标具有较好的判断能力;同时,分段数N的大小及由此决定的分段区间对权值的确定有一定的影响。当N足够大时,权系数的变化趋向稳定,最终得到的极限值就可以作为确定权系数的依据。

本方法在实际应用中还要注意特征参数的选取和识别权系数的确定,特别是对先验信息的利用,以期得到更佳的识别效果。



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