基于多重分形维数的改进信号特征提取算法.pdfVIP

第20卷第l期 上海电机学院学报 v01．20No．1 OFSHANGHAIUNIVERSITY 2017 2017年 JoURNAL DIANJI 文章编号2095—0020(2017)01—0006—05 基于多重分形维数的改进信号特征提取算法 李靖超， 陈志敏 (上海电机学院电子信息学院，上海201306) 摘要针对复杂环境下，辐射源个体细微特征难于提取的问题，提出了一种改进多重分形维数 辐射源个体特征提取算法。该算法对传统的多重分形维数算法进行了简化，取消了对传统多维特征 进行求和的步骤，所得到的新的多重分形维数特征，对于辐射源个体特征的提取更具有针对性。仿真 结果表明，提取到的多重分形维数特征可以较好地刻画辐射源个体特征，进而为后续分类器的设计打 下良好的基础。 关键词信号识别；多重分形维数；特征提取 911．72 文献标识码A 中图分类号TN FeatureExtractionBasedon Multi—fractalDimension Signal Improved LI CHENZhimin Jingchao， ofElectronic (School 201306，China) Information，ShanghaiDianjiUniversity，Shanghai Assubtlecharacteristicsofradiationsourcesare to ina an— Abstract difficultextract complex vironment，afeatureextraction basedon multi—fractaldimensionis algorithm improved proposed． withtraditionalmulti-fractaldimension for multi—di— algorithms，the Compared stepssummingup mensionalfeaturesareeliminatedfor andfor tocharacteristicsextrac— simplificationbeingspecific tionfromindividual resultsshowthattheextractedmulti—fractaldimensionfea— signals．Simulation turescanwellcharacterizetheradiation thereforea foundationforthesubse— source，and laygood ofclassifiers． quentdesign