针对卫星通信中辐射源信号分类识别问题,开展基于双谱二次特征的卫星通信信号分类识别算法研究。通过辐射源信号的对角切片双谱获取信号特征,利用Chirp-Z变换将双谱对角切片特征从频域扩展至复平面,并提出扩展的基于巴氏(Bhattacharyya)距离的分离度准则作为信号双谱二次特征提取依据,提取出具有最强可分离度特征作为特征参数,并通过支持向量机进行分类识别仿真实验。实验表明,该识别算法适用于不同类型的卫星通信信号,且对噪声变化不敏感,可实现较高的正确识别率。
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局部保持映射_尺度不变特征变换(LPP-SIFT)算法是一种有效的特征识别方法。提出了奇异值分解的LPP-SIFT和巴氏距离相合的算法。基于LPP的算法在人脸识别中容易遇到奇异值问题。为此,采用奇异值分解的LPP-SIFT算法进行特征提取和降维处理,然后采用巴氏距离特征的迭代算法,得到最小错误率上界。在ORL上实验,实验结果验证了提出算法在人脸识别中的有效性。
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