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針對(duì)頻譜彌散干擾、切片組合干擾、靈巧噪聲干擾、噪聲調(diào)幅-距離欺騙加性復(fù)合干擾與噪聲調(diào)頻-距離欺騙加性復(fù)合干擾5種干擾類型的識(shí)別問題，提岀一種基于SAE-GA-SVM的檢測(cè)模型算法。建立目標(biāo)回波與干擾信號(hào)的數(shù)學(xué)模型，采用多域聯(lián)合的特征提取方法提取47維特征。為有效去除冗余信息并保持較高的識(shí)別率，運(yùn)用深度學(xué)習(xí)中的稀疏自編碼器（SAE），通過SAE結(jié)構(gòu)建立高維空間和低維空間的雙向映射，從而獲得原始數(shù)據(jù)的相應(yīng)最優(yōu)低維表示。利用遺傳算法優(yōu)化支持向量機(jī)的懲罰因子和核函數(shù)參數(shù)，構(gòu)建基于 SAE-GA-SVM的雷達(dá)新型干擾識(shí)別檢測(cè)模型。仿真結(jié)果表明，該模型能夠有效降低特征維度，楣比傳統(tǒng)的GA-SVM檢測(cè)模型識(shí)別準(zhǔn)確率提高10%。
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