基于盲压缩核字典学习的多分量雷达信号调制识别方法

摘要

本发明提供的是一种基于盲压缩核字典学习的多分量雷达信号调制识别方法。采用Choi‑Williams时频分布(CWD)得到多分量雷达信号的时频矩阵，利用预处理技术降低时频矩阵的维度，同时引入盲压缩思想，运用贝努利随机矩阵进一步进行时频矩阵无损压缩，通过核字典学习算法将数据集从低维空间投影到高维空间，在不分离多分量信号的情况下对多信号进行表征，最后，将得到的稀疏系数向量送入支持向量机进行调制方式精准识别。本发明解决了多分量雷达信号调制识别过程中复杂度高、适应性弱、可靠性差、收敛速度慢的问题。