作者：黄颖坤; 金炜东雷达辐射源信号识别分段聚集近似表示线性降噪器支持向量机
摘要：针对依靠经验提取辐射源信号特征方法的不足,提出了一种基于自主特征学习的雷达辐射源信号识别模型。该模型由2个部分组成：（1）将雷达信号变换到频域,利用改进的分段聚集近似表示（Piecewise Aggregate Approximation,PAA）算法对信号降维;（2）构造多层线性降噪器（Linear Denoiser,LIDE）进行特征学习,模型采用无监督训练方法,构建一个SVM进行识别。通过仿真5种不同的辐射源信号验证了模型的有效性,结果表明该模型在低信噪比下能获得较好的识别正确率。
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