基于CMFS-MIC特征选择的跳频电台个体识别方法
Individual identification method of frequency hopping radio based on CMFS-MIC feature selection
1. 空军工程大学 信息与导航学院, 西安 710077
2. 空军通信士官学校, 辽宁 大连 116100
摘要
针对跳频电台细微特征集中存在冗余特征等导致电台识别时存在计算量大、识别准确率低等问题，提出了一种基于CMFS-MIC特征选择的跳频电台个体识别方法。首先计算采集到的各个跳频电台信号样本的细微特征集，然后采用关联信息熵度量特征子集的组合效应，兼顾考虑特征间的关联关系和冗余关系对各个特征进行降序排序。在此基础上，采用最大信息系数度量的近似马尔可夫毯方法删除冗余特征，实现对特征子集进行优化和降维。最后，设计了投票组合分类器实现对四部跳频电台信号的识别。仿真结果表明，本文算法具有更高的分选识别率。
基金项目
国家自然科学基金资助项目
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.04.0387
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第12期
所属栏目: 网络与通信技术
出版页码: 3811-3814,3818
文章编号: 1001-3695(2019)12-063-3811-04
发布历史
[2019-12-05] 印刷出版
引用本文
杨银松, 郭英, 李红光, 等. 基于CMFS-MIC特征选择的跳频电台个体识别方法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (12): 3811-3814,3818. (Yang Yinsong, Guo Ying, Li Hongguang, et al. Individual identification method of frequency hopping radio based on CMFS-MIC feature selection [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (12): 3811-3814,3818. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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