时频图像二维EMD分解在LPI信号识别中的应用

摘要

针对LPI信号分类识别问题中,时频图像受噪声干扰严重的问题,提出了一种基于二维快速经验模式分解(FBEMD)的图像降噪算法,并利用该算法实现对LPI信号的分类.首先利用时频分析方法,获得待分类信号的时频分布图像;使用二维EMD分解算法对图像降噪;截取包含时频信息的图像部分,通过主分量分析法提取特征矢量;最后采用RBF神经网络完成信号的分类识别任务.对常见的LPI雷达信号进行仿真,结果表明较低信噪比情况下,该方法仍能获得较好的分类结果.当信噪比为-2 dB时,采用二维EMD降噪算法,平均正确识别率能够达到93％.