小波变换+互信息特征选择提升雷达信号识别效率

本文介绍了一种创新的雷达辐射源信号识别方法，旨在提高神经网络在面对复杂信号环境下的识别性能。该方法的核心在于结合小波变换、互信息特征选择和神经网络的协同工作。 首先，小波变换被用于信号的特征提取阶段。小波分析是一种多尺度分析工具，它能够捕捉信号在不同时间尺度上的局部细节。通过Morlet小波，研究者能够提取雷达信号的瞬时频率和瞬时相位信息，这是信号的重要特征，有助于区分不同的信号类型。 接下来，互信息特征选择方法被用来优化特征集。互信息是衡量两个随机变量之间依赖关系的量，它可以帮助选择那些能提供最大区分度的特征，从而减少冗余和噪声的影响，提高识别的准确性。通过这种方法，可以有效地减少维数，避免过拟合，使得模型更加简洁且高效。 最后，选择的特征被输入到神经网络中进行分类。神经网络作为一种强大的非线性模型，能够学习信号之间的复杂映射关系。通过对这些特征进行训练，神经网络能够对不同类型雷达辐射源的信号进行精确的识别。仿真结果显示，这种方法在保持较低特征维度的同时，实现了较高的识别正确率，表明其在实际应用中具有显著的优势。 这种结合小波变换和互信息特征选择的神经网络分类方法为雷达辐射源信号识别提供了一个有效且高效的解决方案，对于提升雷达信号处理的性能和可靠性具有重要的理论和实践价值。