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基于WPT-PRI的未知雷达辐射源分选
被引量：
1
1
作者
程柏林
韩俊
《压电与声光》
CSCD
北大核心
2010年第3期375-378,共4页
对未知雷达辐射源信号进行准确分选是当前电子对抗领域亟待解决的一个难题。基于小波包变换(WPT)可实现多种不同调制信号的分类,且对噪声不敏感,但对于相同调制样式不同调制参数的信号则无效。该文提出一种基于WPT-PRI的新方法,首先利用...
对未知雷达辐射源信号进行准确分选是当前电子对抗领域亟待解决的一个难题。基于小波包变换(WPT)可实现多种不同调制信号的分类,且对噪声不敏感,但对于相同调制样式不同调制参数的信号则无效。该文提出一种基于WPT-PRI的新方法,首先利用WPT实现不同调制样式信号的分类,对于具有相同调制样式、不同调制参数的信号基于脉冲重复间隔(PRI)进一步细分。仿真结果验证新方法准确有效。
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关键词
小波包变换(
wpt
)
脉冲重复间隔(PRI)
分选
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职称材料
基于深度卷积神经网络与WPT-PWVD的轴承故障智能诊断
被引量：
8
2
作者
黄鑫
陈仁祥
+3 位作者
杨星
张霞
黄钰
余腾伟
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2020年第16期236-243,共8页
针对轴承故障诊断中人工提取特征依赖经验,且泛化性和自适应能力弱等问题,提出一种基于深度卷积神经网络(DCNN)与WPT-PWVD的智能故障诊断新方法。①利用小波包变换(WPT)将轴承故障信号进行自适应分解以提取有效高频成分并进行重构;②利...
针对轴承故障诊断中人工提取特征依赖经验,且泛化性和自适应能力弱等问题,提出一种基于深度卷积神经网络(DCNN)与WPT-PWVD的智能故障诊断新方法。①利用小波包变换(WPT)将轴承故障信号进行自适应分解以提取有效高频成分并进行重构;②利用希尔伯特算法对重构信号做包络解调并进行伪魏格纳分布(PWVD)以得到能揭示轴承主要故障信息的时频图;③构建DCNN网络对轴承故障时频图自动学习提取故障特征,并通过在DCNN特征输出层后添加的Softmax多分类器进行网络参数微调,将特征自动学习提取与故障分类融为一体,实现轴承故障智能诊断。使用所提方法对不同工况、不同故障程度及不同故障类型的轴承进行诊断,结果证明了所提方法诊断精度高,且泛化能力强。
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关键词
深度卷积神经网络(DCNN)
小波包变换(
wpt
)
伪魏格纳分布(PWVD)
时频图
故障智能诊断
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职称材料
基于多参数的雷达辐射源分选新方法
被引量：
14
3
作者
韩俊
何明浩
+1 位作者
朱元清
冒燕
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2009年第1期91-94,共4页
针对现有方法分选准确率不高和对参数变换敏感的问题,提出一种新的雷达辐射源分选算法。将常规参数到达角、载频、脉宽和脉内特征参数Wpt6,Wpt7构成特征向量,用Kohonen神经网络实现自动分选。仿真结果表明,新方法的分选准确率较常规方...
针对现有方法分选准确率不高和对参数变换敏感的问题,提出一种新的雷达辐射源分选算法。将常规参数到达角、载频、脉宽和脉内特征参数Wpt6,Wpt7构成特征向量,用Kohonen神经网络实现自动分选。仿真结果表明,新方法的分选准确率较常规方法可以提高7%左右,更加适应于现代电子战环境。
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关键词
雷达辐射源分选
脉冲重复间隔(PRI)
小波包变换(
wpt
)
KOHONEN神经网络
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职称材料
题名
基于WPT-PRI的未知雷达辐射源分选
被引量：
1
1
作者
程柏林
韩俊
机构
空军雷达学院信息对抗系
出处
《压电与声光》
CSCD
北大核心
2010年第3期375-378,共4页
基金
武器装备预研基金资助项目(51437030105HK101)
文摘
对未知雷达辐射源信号进行准确分选是当前电子对抗领域亟待解决的一个难题。基于小波包变换(WPT)可实现多种不同调制信号的分类,且对噪声不敏感,但对于相同调制样式不同调制参数的信号则无效。该文提出一种基于WPT-PRI的新方法,首先利用WPT实现不同调制样式信号的分类,对于具有相同调制样式、不同调制参数的信号基于脉冲重复间隔(PRI)进一步细分。仿真结果验证新方法准确有效。
关键词
小波包变换(
wpt
)
脉冲重复间隔(PRI)
分选
Keywords
wavelet
package
transformation
（wpt
）
pulse repetition intervals（PRI）
sorting
分类号
TN971 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
基于深度卷积神经网络与WPT-PWVD的轴承故障智能诊断
被引量：
8
2
作者
黄鑫
陈仁祥
杨星
张霞
黄钰
余腾伟
机构
重庆交通大学交通工程应用机器人重庆市工程实验室
重庆大学机械传动国家重点实验室
西华大学汽车与交通工程学院
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2020年第16期236-243,共8页
基金
机械传动国家重点实验室开放基金(SKLMT-KFKT-201710)
国家自然科学基金(51305471)
+5 种基金
重庆市留学人员回国创业创新支持计划创新项目(CX2018116)
重庆市技术创新与应用示范项目(cstc2018jscx-msybX0012)
城市轨道交通车辆系统集成与控制重庆市重点实验室开放课题基金(CKLURTSIC-KFKT-201809)
交通工程应用机器人重庆市工程实验室开放基金(CELTEAR-KFKT-201803)
重庆市研究生教育创新基金(CYS18224)
重庆交通大学硕士研究生科研创新项目(2018S0138)。
文摘
针对轴承故障诊断中人工提取特征依赖经验,且泛化性和自适应能力弱等问题,提出一种基于深度卷积神经网络(DCNN)与WPT-PWVD的智能故障诊断新方法。①利用小波包变换(WPT)将轴承故障信号进行自适应分解以提取有效高频成分并进行重构;②利用希尔伯特算法对重构信号做包络解调并进行伪魏格纳分布(PWVD)以得到能揭示轴承主要故障信息的时频图;③构建DCNN网络对轴承故障时频图自动学习提取故障特征,并通过在DCNN特征输出层后添加的Softmax多分类器进行网络参数微调,将特征自动学习提取与故障分类融为一体,实现轴承故障智能诊断。使用所提方法对不同工况、不同故障程度及不同故障类型的轴承进行诊断,结果证明了所提方法诊断精度高,且泛化能力强。
关键词
深度卷积神经网络(DCNN)
小波包变换(
wpt
)
伪魏格纳分布(PWVD)
时频图
故障智能诊断
Keywords
deep convolution neural network(DCNN)
wavelet
package
transform(
wpt
)
pseudo Wigner-Ville distribution(PWVD)
time-frequency maps
fault intelligent diagnosis
分类号
TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于多参数的雷达辐射源分选新方法
被引量：
14
3
作者
韩俊
何明浩
朱元清
冒燕
机构
空军雷达学院电子对抗系
空军雷达学院训练部
出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2009年第1期91-94,共4页
基金
武器装备预研基金(9140C1006090804)资助项目
文摘
针对现有方法分选准确率不高和对参数变换敏感的问题,提出一种新的雷达辐射源分选算法。将常规参数到达角、载频、脉宽和脉内特征参数Wpt6,Wpt7构成特征向量,用Kohonen神经网络实现自动分选。仿真结果表明,新方法的分选准确率较常规方法可以提高7%左右,更加适应于现代电子战环境。
关键词
雷达辐射源分选
脉冲重复间隔(PRI)
小波包变换(
wpt
)
KOHONEN神经网络
Keywords
sorting of radar emitter
pulse repetition interval （PRI）
wavelet package transfor-mation （wpt）
Kohonen neural network
分类号
TN971 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于WPT-PRI的未知雷达辐射源分选
程柏林
韩俊
《压电与声光》
CSCD
北大核心
2010
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于深度卷积神经网络与WPT-PWVD的轴承故障智能诊断
黄鑫
陈仁祥
杨星
张霞
黄钰
余腾伟
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2020
8
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于多参数的雷达辐射源分选新方法
韩俊
何明浩
朱元清
冒燕
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2009
14
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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