%0 Journal Article
%T 半监督条件下的CRC跳频电台指纹特征识别
%J -
%D 2019
%R 10.3969/j.issn.1001-506X.2019.01.26
%X 针对跳频电台指纹特征差异细微、对噪声影响敏感,同时非合作条件下跳频信号的识别训练标签数据不足问题,提出了一种基于合作表征分类器(collaborative representation classifier, CRC)的半监督条件下跳频电台指纹特征识别算法。以跳频电台开机瞬态信号的包络特性作为电台个体的指纹特征,利用对噪声“不敏感”的高阶累积量估计来抑制噪声;通过构造半监督条件下的CRC实现对未标定训练数据的有效利用。实验表明,与传统有监督训练相比,该方法在抑制噪声的同时,能够充分利用未标定训练数据特征,对目标特征具有更高的识别率
%K 跳频信号
%K 指纹特征
%K 合作表征分类器
%K 半监督
%K 特征识别
%U http://www.sys-ele.com/CN/10.3969/j.issn.1001-506X.2019.01.26