資料介紹
雷達(dá)輻射源識(shí)別作為雷達(dá)偵察中的關(guān)鍵環(huán)節(jié),在雷達(dá)對(duì)抗中具有十分重要的作用。其任務(wù)是基于雷達(dá)數(shù)據(jù)庫(kù)中樣本對(duì)偵察得到的雷達(dá)信號(hào)進(jìn)行分析,從而確定該輻射源的體制、狀態(tài)、用途、型號(hào)、威脅等級(jí)等信息。隨著雷達(dá)技術(shù)的發(fā)展,戰(zhàn)場(chǎng)上隨時(shí)可能出現(xiàn)新的雷達(dá)信號(hào)。模板匹配對(duì)未知數(shù)據(jù)無(wú)能為力,傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法也是以訓(xùn)練樣本和測(cè)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(shí),不能訓(xùn)練出分類(lèi)精度高的分類(lèi)模型。如何對(duì)雷達(dá)數(shù)據(jù)庫(kù)中沒(méi)有的信號(hào)進(jìn)行有效識(shí)別成為當(dāng)前亟待解決的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。本文以結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、全局最優(yōu)的支持向量機(jī)為基本分類(lèi)器,引入遷移成分分析算法,利用已有的相關(guān)雷達(dá)數(shù)據(jù)集輔助訓(xùn)練目標(biāo)分類(lèi)模型,使之對(duì)訓(xùn)練樣本外數(shù)據(jù)具有更強(qiáng)的泛化能力,為實(shí)際戰(zhàn)場(chǎng)上雷達(dá)輻射源信號(hào)識(shí)別提供了一種新思路。
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