辐射源个体识别中分类器应用
杨立明1
哈章2
杨晓蓉3
张琳4
1.空军装备研究院雷达与电子对抗研究所,北京,100085;北京理工大学电子工程系,北京,1000812.中电科技集团第29研究所信息综合控制国家重点实验室,四川成都,6100363.95957部队,北京,1000854.空军工程大学导弹学院,陕西三原,713800
摘要：随着电磁辐射源个体之间差异的减小,传统的模板比对法已经难以完成对辐射源的个体识别任务.为了更好的识别个体之间的微小差异,提高复杂电磁环境中辐射源个体识别的成功率,从工程应用角度出发,提出先使用Fisher判别率进行特征预选,再使用主成份分析进行降维,最后使用支持向量机进行训练识别的辐射源个体识别方法,构建了可以识别辐射源威胁差异的分类器.仿真结果表明:该方法可以兼顾工程应用中识别正确率和识别速度的要求,对辐射源个体识别具有较好的应用价值.
关键词：辐射源个体识别Fisher判别率主成份分析支持向量机
分类号：TN959.1+7(雷达)
资助基金：国家重点实验室基金(2011103)
论文发表日期：2012-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 28-32 )
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