【摘 要】
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针对间歇采样转发干扰识别问题,提出一种多域识别融合算法。首先分析了真实目标回波和间歇采样干扰(直接转发、重复转发、循环转发)4类信号在时域、频域和分数阶域的内部差异
【基金项目】
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国家自然科学基金(61731023,61701519,61671462),“泰山学者”攀登计划专项经费资助项目
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针对间歇采样转发干扰识别问题,提出一种多域识别融合算法。首先分析了真实目标回波和间歇采样干扰(直接转发、重复转发、循环转发)4类信号在时域、频域和分数阶域的内部差异,并对各域进行奇异谱分析(SSA),得出的SSA结果可作为区分信号差异的依据;其次构造时、频、分数阶域3个基分类器,提取4类信号时、频、分数阶域奇异谱峰度与斜度作为基分类器的特征因子进行训练验证;最后联合后验概率和局部可信度构造基本概率赋值函数,对各基分类器识别结果进行DS融合判决。仿真结果表明,融合识别方法能够平衡各基分类器识别结果,当SNR
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