�������������� ������ ���������������������� ������������������������ �������������� �������������������������������� ���� ���� ���������� ������������������������������ Hilbert-Huang ������ ������������������������������ �������� ���� �������������� ���������������������� ����������������������
Aristotle University of Thessaloniki, 2011
Online
unknown
Zugriff:
������ ���������������� �������������������� ������������������������ ������������������������ ��������������, ���� ���������������� ���������������� ������������������������������ �� ������������ �������������������� ���� ���������������������� ������ ���� �������������������������� ��������������, ���������������������� ���� ���������� �� �������������������� ������������������������������ ������ ������������ �������������������� ������������������������ �������������������� ������ ������ ���������������������� �������������� ������ ���������������� ��������-������������. �������� �������������� �������������� ���������������������������� �������������� ������������������������ ������ ���������������������� ������������������������ ������ ������������������ ���������������� ������������ �������������� ��������������������������������. ���� ���������������� �������������������� ������ ���� �������� ������, �������������������� ���� ���� �������������������� �������� ���������������� ���������� ������������������, �������������������������� ������ ������������ �������������������������� ������������ ���������������������� ������������������������ �������������� ��������������������������������, ������ �� ������������������ ������ ���������������������������� �������������������������� �������������� ���� ���������������� ������ ������������ ���������������������������� ���������������������� �������������� ���� SNR ���������������������� ������ -15 ������ 10dB. �� ������������������������������ ������ �������������� �������������������������������� ���� ���� ���������� ������ EMD-HOS, �� ���������� ���������������� ���������������� ������������ �������������������� ������ ���������������������������� Hilbert-Huang ������ ���� �������������������� �������������������� ���������� ������ ���������������������� ������ �������������� ������ ���������������� ����������������. ������ ������ �������������� ������ ������������ ������������������������������ ������ ������������������������ ������������������������ �������� �������������������� �������������������� ������ ���������������������� ��������������, ���� �������� ������������ ������ ���������������� ������������-�������������������� ������ ������������������ ������ ������ ���������������������������� Zhao-Atlas-Marks, ���� �������������������� �������������������� ����������, ���������� ������ ������ ���������������� ������ ��������������. �� ������������ ������ ������������������������������ �������������� ���� ������ ���������������� ������ �������������������������� ���������������� ���������������������� �������������������� (MPCA), �� �������������������� ������ ������������ ���������������� �������������������� ������ ������ ���������������� ������ �������������������������� ������ ������������������. ����������, ������ ������ �������������������� ������ ������������������������ �������������������������������� ���� �������������� ���������������������� ���������������������� (SVM), ���������������������������� ������������������ ���������� �������������� ������������������ ��������������������������������, ���� ���������� ���������������������� �������� �������� ���� �������������������� ��������������, ������ ���������������������� �������� ���������� ������������ �������������������������� ��������������.
Modern electronic warfare environment calls for precise localization and identification of all enemy communication and radar emissions, in order to effectively program the friendly Electronic protection systems, and build the anti-radiation missiles threat libraries. In this thesis the methods and techniques for identification and classification of LPI RADAR signals are presented. An extended database is generated, consisted of twelve LPI signal modulations. To efficiently simulate the radar operational environment, a varying level multispectral Gaussian noise is added to the signals, with SNR spanning from -15 to 10dB. A novel method for signal denoising was used, prior to feature extraction. The new method namely EMD-HOS, is based on Hilbert-Huang transform and Higher Order Statistics and developed especially for the purposes of the present study. The most representative features are extracted from the signals using a wide range of methods and techniques, such as Zhao-Atlas-Marks transform TFD, Higher Order Statistics and signal entropy estimation. A crucial part of this thesis is considered the application of Multilinear Principal Component Analysis (MPCA) for the dimensionality reduction. The waveform classification is performed with the use of Support Vector Machines (SVM). The classification results are very promising and outperform similar results reported so far in the scientific literature.
Titel: |
�������������� ������ ���������������������� ������������������������ �������������� �������������������������������� ���� ���� ���������� ������������������������������ Hilbert-Huang ������ ������������������������������ �������� ���� �������������� ���������������������� ����������������������
|
---|---|
Link: | |
Veröffentlichung: | Aristotle University of Thessaloniki, 2011 |
Medientyp: | unknown |
DOI: | 10.26262/heal.auth.ir.128010 |
Schlagwort: |
|
Sonstiges: |
|