《表1 不同方法识别准确率对比》

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《基于BDS-GD的低截获概率雷达信号识别》

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表1为在信噪比为0、5、10、15、20 d B时，不同方法识别准确率对比，从表1可以看出，仅仅提取信号的广义维数进行识别的效果最差，原因在于信号间时域特征较为相似，直接提取到的各类信号广义维数曲线相似程度大，其数据在特征空间中混叠度较大，从而导致识别准确率低；对于信号提取的双谱对角切片，由于各类信号对角切片形状有所差异，其识别准确率大于GD-LSSVM，然而对角切片的维度还是较大，由于BDS-PCA-LSS-VM算法通过主成分分析降低了切片维度，且提取到信号的主要特征，使信号间的区分度增大，相比于BDS-LSSVM有效地提高了识别准确率；文献[6]在双谱基础上提取的奇异谱熵，即使在去噪的情况下，依然对噪声较为敏感，特征空间信号的重叠度相对较大，因此识别效果与其他算法相比较差；文献[7]与BDS-LSSVM类似，围线积分与对角切片相比使用了双谱更多的信息，但是两者都提取到了不同信号最具有区别性的特征，所以在识别准确率上文献[7]与BDS-LSSVM相近，然而计算双谱围线积分的时间大于提取对角切片的时间；本文方法结合了对角切片与多重分形维数的特点，在提取到已经具有一定区分度的对角切片的基础上，使用多重分形中的广义维数更进一步描述切片内部特征，提取的特征在特征空间中区分度大，从而能有效地进行分类识别，获得更高的识别准确率。