基于VMD和ABC-SVM的雷达辐射源个体识别OA
Individual identification of radar emitter based on VMD and ABC-SVM
为提高雷达辐射源个体在不同信噪比下的识别率,提出了基于自适应变分模态分解(VMD)和人工蜂群优化的分类器(ABC-SVM)的方法,利用蛙跳算法对最佳影响参数组合进行搜索,根据得到的最优参数,通过VMD变换对雷达信号进行处理,由于雷达信号分解成各个模态的中心频率不同,选择中心频率作为辐射源信号的无意调制特征参数送入人工蜂群算法优化的分类器进行学习,实现对不同雷达辐射源的分类.实验结果表明,信号分解后的各模态分量的中心频率在一定范围内稳定,ABC-S…查看全部>>
张忠民;刘刚
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,哈尔滨150001哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,哈尔滨150001
信息技术与安全科学
雷达辐射源个体识别变分模态分解蛙跳算法特征参数人工蜂群算法中心频率
《哈尔滨商业大学学报（自然科学版）》 2020 (2)
强冲击噪声背景下极化敏感阵列的文化膜智能测向理论研究
176-182,189,8
国家自然科学基金(61571149)
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