基于稀疏表示的雷达辐射源信号级融合识别算法
CSTR:
作者:
作者单位:

1. 海军工程大学电子工程学院,武汉430033;
2. 中国人民解放军92919 部队,浙江宁波315020.

作者简介:

马捷

通讯作者:

中图分类号:

TN957

基金项目:

国家自然科学基金项目(60901069);国家863 计划项目(2011AAXXXX061).


Signal-level fusion algorithm for radar emitter identification based on sparse representation
Author:
Affiliation:

1. College of Electronic Engineering,Naval University of Engineering,Wuhan 430033,China;
2. Unit 92919 of PLA,Ningbo 315020,China.

Fund Project:

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    摘要:

    针对现有融合识别算法难以兼顾信息完备性和节点通信数据量的问题, 提出一种基于信号稀疏表示的雷达辐射源信号级融合识别算法. 该方法将接收信号投影到稀疏域并进行压缩, 从而在稀疏域完成融合, 最后利用融合后的稀疏系数进行识别. 该方法既降低了通信数据量, 又较好地保证了信息的完整性. 仿真实验表明, 相对于单一传感器和决策级融合, 所提出的方法可有效提高信号识别性能.

    Abstract:

    To solve the contradiction between the information completeness and data volume existing in the radar signal fusion,a signal-level fusion algorithm for radar emitter identification based on sparse representation is presented. In the algorithm, intercepted signals are projected to sparse domains and compressed for communication. Then the sparse coefficients are fused for recognition. The data of communication is decreased in the algorithm, and the available information of intercepted signal is also reserved. The simulations show that the recognition accuracy is improved compared with the single signal receiver and the decision-level fusion algorithms.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

马捷 黄高明 吉嘉 左炜 高俊.基于稀疏表示的雷达辐射源信号级融合识别算法[J].控制与决策,2014,29(10):1798-1802

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  • 收稿日期:2013-09-10
  • 最后修改日期:2013-12-16
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  • 在线发布日期: 2014-10-20
  • 出版日期:
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