基于多尺度色散熵與支持向量機(jī)的調(diào)頻引信掃頻干擾信號(hào)識(shí)別方法

摘要： 針對(duì)調(diào)頻引信對(duì)不同干擾水平下掃頻干擾信號(hào)的檢測(cè)識(shí)別問題，提出基于多尺度色散熵(MDE)與支持向量機(jī)(SVM)的檢測(cè)識(shí)別方法。通過提取差頻信號(hào)在不同時(shí)間尺度下的色散熵(DE)特征組成特征向量，結(jié)合SVM分類器實(shí)現(xiàn)了對(duì)不同干擾水平下掃頻干擾信號(hào)的有效檢測(cè)?；诜抡鏀?shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法對(duì)不同干擾水平下掃頻干擾信號(hào)的正確檢測(cè)率高于90%,為進(jìn)一步采取合適的干擾抑制手段提供了可靠依...