資料介紹
雷達輻射源識別作為雷達偵察中的關(guān)鍵環(huán)節(jié),在雷達對抗中具有十分重要的作用。其任務(wù)是基于雷達數(shù)據(jù)庫中樣本對偵察得到的雷達信號進行分析,從而確定該輻射源的體制、狀態(tài)、用途、型號、威脅等級等信息。隨著雷達技術(shù)的發(fā)展,戰(zhàn)場上隨時可能出現(xiàn)新的雷達信號。模板匹配對未知數(shù)據(jù)無能為力,傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)方法也是以訓(xùn)練樣本和測試樣本同分布為假設(shè)前提,當(dāng)難以獲得足夠多的訓(xùn)練樣本時,不能訓(xùn)練出分類精度高的分類模型。如何對雷達數(shù)據(jù)庫中沒有的信號進行有效識別成為當(dāng)前亟待解決的現(xiàn)實問題。本文以結(jié)構(gòu)簡單、全局最優(yōu)的支持向量機為基本分類器,引入遷移成分分析算法,利用已有的相關(guān)雷達數(shù)據(jù)集輔助訓(xùn)練目標分類模型,使之對訓(xùn)練樣本外數(shù)據(jù)具有更強的泛化能力,為實際戰(zhàn)場上雷達輻射源信號識別提供了一種新思路。
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