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为了能够在多种距离度量方法中选择一种最优的算法,提高基于距离度量方法的雷达辐射源信号识别的正确识别率,构建了雷达辐射源信号识别模型.并在不同的噪声背景下对基于距离度量方法的雷达辐射源识别模型的正确识别率和识别时间做了比较,最后进行了大量的仿真实验,给出了识别结论. 相似文献
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支持向量机具有较好的解决小样本、非线性问题的能力,而DAG算法具有分类精度高的优点。针对现有方法分选与识别准确率不高和对参数变换敏感的问题,在DAGSVM的基础上,提出一种新的雷达辐射源分选与识别方法。首先概述了支持向量机的原理及特点,然后完成了对SVM多分类器的设计,介绍了DAG算法,提出了基于DAGSVM的雷达辐射源信号分选与识别。并通过仿真实验分析了分类器对分选识别结果的影响。实验结果表明,使用DAGSVM这种方法是可行的,该方法具有较强的泛化性能,明显地提高了信号分选识别的准确性。 相似文献
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随着现代雷达技术的发展,雷达告警设备所面临的电磁环境日益复杂,雷达告警系统对雷达分选的要求必须快速、准确.改进的C-均值聚类算法可有效地对雷达信号的脉宽、到达方向、频率参数进行联合分选.文中采用了这种改进的C-均值聚类算法,该方法易实现.仿真实验证明其能够较好地达到分选效果. 相似文献
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雷达信号分选的容差问题一直是雷达对抗情报处理中的难题,而支持向量聚类法(SVC)是一种能够有效避免容差问题的聚类方法,但现有参数搜索方法不能快速准确地确定SVC最优聚类结构,从而限制了支持向量聚类法的广泛应用。针对这一问题,提出了一种可以自动选择参数的SVC聚类方法。它通过采用一种综合的参数搜索方法,自动选择惩罚因子和核函数宽度两个参数,从而确定最优的聚类结构。仿真实验表明,此方法可在较少的迭代次数下获得最优的聚类结构,提高了雷达信号的分选正确率。 相似文献
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该文利用机器学习中多核学习(Multiple Kernel Learning,MKL)算法的多源信息融合功能,提出一种基于核层面信息融合的雷达辐射源个体识别框架。对雷达辐射源信号所提取的不同特征表示,分别构建相应的核函数或核矩阵,然后通过一定的准则计算它们的组合系数,并同时或独立获得支持向量机的分类超平面,最终实现对辐射源信号的分类。特别地,该方法能够实现辐射源信号模糊函数多个"近零"切片特征的有效融合,得到比代表性切片更优的识别性能。在3组实测雷达辐射源数据上的实验表明了所提方法的有效性。 相似文献
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遗传+模糊C-均值混合聚类算法 总被引:13,自引:0,他引:13
本文提出了一种新的结合遗传算法(GA)和模糊C-均值算法(FCM)的混合聚类算法(HCA)。它通过对问题的解空间交替进行全局和局部搜索,达到快速收敛至全局最优解,较好地解决了GA在达到全局最优解前收敛慢和FCM算法容易陷入局部极小的问题。三组不同分布类型的数据聚类实验表明,该算法具有较好的通用性和有效性。 相似文献
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雷达辐射源信号快速识别综述 总被引:2,自引:0,他引:2
对现代战场的电磁环境特点进行分析,介绍了已有的几种雷达信号特征描述方式,阐述了目前的雷达辐射源信号快速识别方法及其发展方向,概述了雷达辐射源识别系统中的数据库设计研究现状.对未来进行展望,为进一步研究雷达辐射源信号快速识别技术提供参考. 相似文献
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针对雷达辐射源识别过程中数据信息量大的实际情况,应用多传感器最优组合理论,提出一种对辐射源侦察传感器的优化组合方法,以提高融合效率;此外,将D-S证据理论用于数据融合过程中,结合雷达辐射源识别问题的特点,并借鉴信息论中熵的概念,对基本概率赋值函数(BPAF)进行了建模;仿真结果表明该模型的有效性和融合算法的优良性能。 相似文献
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