【摘 要】
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针对低信噪比下传统方法识别雷达信号脉内调制类型准确率低的问题,提出一种有效的自动识别方法。基于时频原子分解提取雷达脉内调制特征,提出了一种融合差分进化与遗传算法优
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针对低信噪比下传统方法识别雷达信号脉内调制类型准确率低的问题,提出一种有效的自动识别方法。基于时频原子分解提取雷达脉内调制特征,提出了一种融合差分进化与遗传算法优点的混合进化算法,进行最优原子搜索,从最优原子中提取出三种特征值并运用概率神经网络进行分类识别。仿真表明,该方法较差分进化算法有更高的搜索效率和更低的时间复杂度。在信噪比不低于-2dB时,该算法有90%的正确识别率。
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针对低信噪比下传统方法识别雷达信号脉内调制类型准确率低的问题,提出了一种有效的脉内调制类型自动识别方法。该方法首先计算雷达信号的模糊函数,然后利用图像处理算法提取