陈志伟
- 作品数：7 被引量：23H指数：3
- 供职机构：解放军理工大学通信工程学院更多>>
- 发文基金：江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 基于功放特性的辐射源识别的改进方法
- 提出了一种改进型的基于功放非线性特性的辐射源识别方法.在假定输入为窄带小功率信号下,通过对信号进行泰勒级数分析,提取只与泰勒级数系数有关的谐波特征,之后对其进行非线性变换,并将所得新的特征向量进行辐射源个体识别.通过对6...
- 徐志军陈志伟王金明徐玉龙孔磊
- 关键词：无线通信辐射源识别功率放大器特征向量
- 一种基于循环谱切片的通信辐射源识别方法被引量：10
- 2013年
- 提出一种基于循环谱切片的通信辐射源个体识别方法。通过计算信号的循环谱密度矩阵,将循环谱密度切片作为初始高维特征,再采用主成分分析方法对其进行降维处理得到指纹特征矢量,最后采取概率神经网络分类器实现辐射源的个体识别。通过对20部手持机的实验表明,使用该方法提取的特征矢量能够较好地反映信号的循环平稳特性,并且特征参数对噪声干扰不敏感,在较低信噪比条件下,系统仍具有较高的正确识别率,说明该方法确实能够较好地解决同型号、同批次、同工作参数通信辐射源的个体识别问题。
- 陈志伟徐志军王金明徐玉龙孔磊
- 关键词：辐射源识别循环谱主成分分析指纹特征
- 基于小波熵的辐射源指纹特征提取方法被引量：9
- 2014年
- 在对辐射源信号进行小波分析的基础上,提出一种基于小波熵的辐射源指纹特征提取方法。首先计算辐射源信号的功率谱,对功率谱进行连续小波变换,提取不同尺度下小波系数的熵特征作为辐射源信号指纹特征。识别分类器采用概率神经网络,对20部手持机进行识别实验,并与传统矩形积分双谱进行对比。实验结果表明,该方法能够把辐射源信号的时频特性信息通过小波系数的熵特征映射到特征向量中,从而实现对辐射源个体的有效识别,而且该特征参数对噪声干扰不敏感,在信噪比为20dB时,系统识别率达到95%以上,在信噪比为5dB时系统识别率仍优于80%,验证了所提方法的有效性。
- 徐玉龙王金明徐志军陈志伟周坤
- 关键词：辐射源识别指纹特征
- 基于功放特性的辐射源识别的改进方法被引量：4
- 2013年
- 提出了一种改进型的基于功放非线性特性的辐射源识别方法。在假定输入为窄带小功率信号下,通过对信号进行泰勒级数分析,提取只与泰勒级数系数有关的谐波特征,之后对其进行非线性变换,并将所得新的特征向量进行辐射源个体识别。通过对6部TBR-121A型电台1 200组数据进行的实验对比,结果表明文中所提的改进型方法在正确识别率方面比传统方法有较明显的提高,平均达到了90%以上。
- 徐志军陈志伟王金明徐玉龙孔磊
- 关键词：辐射源识别功率放大器
