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半监督条件下的CRC跳频电台指纹特征识别被引量：7: 2019年; 针对跳频电台指纹特征差异细微、对噪声影响敏感,同时非合作条件下跳频信号的识别训练标签数据不足问题,提出了一种基于合作表征分类器(collaborative representation classifier,CRC)的半监督条件下跳频电台指纹特征识别算法。以跳频电台开机瞬态信号的包络特性作为电台个体的指纹特征,利用对噪声"不敏感"的高阶累积量估计来抑制噪声;通过构造半监督条件下的CRC实现对未标定训练数据的有效利用。实验表明,与传统有监督训练相比,该方法在抑制噪声的同时,能够充分利用未标定训练数据特征,对目标特征具有更高的识别率。; 眭萍郭英张坤峰李红光; 关键词：跳频信号指纹特征

基于稀疏贝叶斯的多跳频信号二维波达方向估计被引量：2: 2020年; 分析了现有跳频信号二维波达方向(DOA)估计算法的优缺点,提出了一种基于稀疏贝叶斯学习的跳频信号二维DOA估计算法.该算法利用L型阵列特点,将方位角、俯仰角和跳频率三维信息转换为一维空间频率信息,降低了冗余字典长度和稀疏求解难度.其次,经过奇异值分解降维处理,减少了矩阵运算维数,降低了算法复杂度,通过稀疏贝叶斯算法和快速傅里叶变换估计出空间频率和跳频率,利用Capon空间频率配对算法将空间频率和跳频率正确配对,计算出空间角.最后,由空间角几何关系解算出方位角和俯仰角.模拟结果表明,在低信噪比或低快拍数条件下,该算法DOA估计精度较高,且不易受空间频率间隔和跳频信号源相干性的影响.; 李红光郭英眭萍蔡斌苏令华; 关键词：稀疏贝叶斯跳频波达方向奇异值分解

基于平行因子分析的欠定混合矩阵估计算法被引量：1: 2019年; 针对现有算法在解决非稀疏信号的欠定混合矩阵估计中,存在的计算时间长、初值敏感且容易陷入局部收敛的问题,提出了基于平行因子分析的欠定混合矩阵估计算法。该算法利用信号的协方差矩阵构造三阶张量,采用直接三线性分解确定交替最小二乘(ALS)算法的初始迭代矩阵,然后在迭代过程中采用标准线搜索加速收敛,最终实现张量分解得到混合矩阵。仿真实验表明,该方法不要求信源的稀疏性,较ALS算法估计精度可以提高约3 dB,迭代次数减少约41.4%~84.3%,是一种有效的欠定混合矩阵估计算法。; 王少波郭英眭萍李红光杨鑫; 关键词：欠定盲源分离

半监督条件下的贝叶斯估计辐射源指纹特征识别被引量：8: 2018年; 针对传统辐射源指纹识别过程中测试数据间的相关性往往被忽略,同时非合作条件下辐射源信号的识别训练标签数据不足的问题,提出了一种半监督条件下的贝叶斯估计辐射源指纹特征识别算法.首先,针对训练数据集不足的问题,在训练特征集提取阶段,利用半监督条件下的贝叶斯估计算法将有标签训练数据和无标签测试数据同时用于特征学习,以获取更为鲁棒的训练特征集.其次,为了有效利用测试数据之间的相关性,在测试特征集识别阶段,利用测试特征集与训练特征集的联合表征模型,将测试数据之间的相关性考虑在内,以提高识别算法的鲁棒性.实验结果表明：该算法在训练样本较少的情况下,依然可以获得较为鲁棒的分类识别效果.; 眭萍郭英李红光张坤峰; 关键词：辐射源识别指纹特征贝叶斯估计

复杂电磁环境下多跳频信号盲检测被引量：16: 2020年; 为了在复杂电磁环境中实现多跳频信号盲检测,提出一种基于时频图连通域特征的多跳频信号检测算法.首先利用短时傅里叶变换与wigner-ville分布(STFT&WVD)组合时频方法完成时频变换,保证时频图的时频分辨率和交叉项抑制,并利用自适应二维维纳滤波去除背景噪声,提高算法抗噪性能;然后采用自适应阈值二值化算法对时频图二值化处理并进行8邻域连通域标记,提取每个连通域的特征组成分类特征集;最后利用改进的K均值聚类算法完成特征集分类,根据分类集统计结果和检测条件实现跳频信号检测.仿真结果表明:本文算法能够有效克服定频干扰、突发干扰和扫频干扰;在低信噪比条件下,算法聚类稳定性较好,跳频检测成功率较高.; 李红光郭英齐子森苏令华; 关键词：二值化连通域标记 K均值聚类

实矩阵降维的稀疏贝叶斯跳频信号DOA估计: 2019年; 提出一种基于实数域矩阵降维的稀疏贝叶斯跳频信号到达角(DOA)估计算法.该算法通过酉矩阵变换将复数域信号稀疏表示转换至实数域,利用奇异值分解对实数域数据矩阵进行降维,降低了计算复杂度;通过改进稀疏贝叶斯算法中预设阈值的比较方式和噪声方差初始值的设置方法,减少算法迭代次数.仿真结果表明:在低信噪比或低快拍数条件下,该算法DOA估计精度优于传统的稀疏贝叶斯学习算法,所需计算时间更少,且不受跳频信源相干性影响.; 李红光郭英齐子森眭萍; 关键词：稀疏贝叶斯跳频酉变换

欠定条件下同步组网跳频信号盲源分离方法被引量：4: 2020年; 为实现欠定条件下同步组网多跳频信号的盲源分离,提出一种基于平行因子分析模型与子空间投影法的跳频信号分离方法。通过计算跳频信号时延相关矩阵构造三阶张量,将混合矩阵估计问题转化为张量CP分解问题。同时改进用于CP分解的经典最小二乘(ALS)算法,使用直接三线性分解方法粗估加载矩阵作为ALS初始迭代矩阵,在迭代过程中采用标准线搜索加速收敛得到混合矩阵。在此基础上,利用子空间投影法完成跳频信号的盲源分离,并剔除离散噪点进一步优化分离效果。仿真结果表明,该方法能够有效提高混合矩阵估计精度,改善源信号恢复效果。; 王少波郭英眭萍李红光杨鑫; 关键词：跳频信号欠定盲源分离平行因子分析子空间投影

高效的多跳频信号2D-DOA估计算法被引量：4: 2018年; 为了利用跳频信号的空域特征参数辅助多跳频信号的网台分选,在空时频分析的基础上,提出一种基于多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)对称压缩谱(MUSIC symmetrical compressed spectrum,MSCS)的多跳频信号二维波达方向(two dimensional direction of arrival,2D-DOA)高效估计算法。首先根据跳频信号的时频域特征,构建每一跳的空时频矩阵(spatial time-frequency distribution,STFD),获取时频域的协方差矩阵;然后将共轭子空间的思想引入到MUSIC算法中,通过对噪声子空间及其共轭的交集进行奇异值分解,实现噪声子空间的降维;最终通过半谱搜索实现2D-DOA的高效估计。同时为了提高低信噪比条件下算法的性能,在时频图处理过程中采用形态学滤波进行去噪,并在修正的时频图上完成了跳频信号每一跳的提取。通过理论论证和实验仿真表明,本文算法相比于MUSIC算法,在保证均方根误差相当和估计成功率有所提高的情况下,计算复杂度降低了一半。; 于欣永郭英郭英眭萍张坤峰李红光李雷; 关键词：跳频信号二维波达方向网台分选形态学滤波

基于CMFS-MIC特征选择的跳频电台个体识别方法被引量：4: 2019年; 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。; 杨银松郭英李红光眭萍于欣永; 关键词：跳频电台

基于CV音节的高效语种识别方法被引量：1: 2015年; 为了快速有效地识别语种,提出了基于元音起始点(Vowel Onset Points,VOP)检测的CV音节划分法,并据此研究了一种新的基于CV音节的语种识别方法.首先,给出一种能有效避免语音结束点错判的双边双门限端点检测法提取语音段;然后采用线性预测残差(Linear Prediction Residue Error,LPRE)检测语音段中的VOP,从而划分出CV音节;最后,提取各CV音节的特征矢量并利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型实现语种识别.通过对英语、汉语普通话及粤语三种语言的识别实验表明,所提VOP检测法可确保CV音节的精确划分;新方法识别率高,且识别结果对CV音节长度不敏感,模型训练时间短,可实现语种的高效识别.; 胡月郭英张东伟侯文林李红光; 关键词：语种识别支持向量机

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李红光

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