本文選題：雷達(dá)輻射源識(shí)別 + 遷移學(xué)習(xí)��； 參考：《電訊技術(shù)》2017年07期

【摘要】：目前,基于機(jī)器學(xué)習(xí)的雷達(dá)輻射源識(shí)別技術(shù)大多以訓(xùn)練集和測(cè)試集同分布為假設(shè),當(dāng)雷達(dá)數(shù)據(jù)庫(kù)樣本不足導(dǎo)致與信號(hào)真實(shí)分布存在偏差時(shí),傳統(tǒng)的分類方法效果不佳。為此,將遷移學(xué)習(xí)理論引入識(shí)別系統(tǒng),設(shè)計(jì)了一種基于結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)與再平衡的雷達(dá)輻射源信號(hào)識(shí)別方法。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)和待識(shí)別輻射源信號(hào)樣本進(jìn)行聚類分析發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)信息,通過(guò)重采樣處理修正其分布差異。將新采樣數(shù)據(jù)輸入支持向量機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練并對(duì)偵收樣本進(jìn)行識(shí)別。仿真實(shí)驗(yàn)表明,在新訓(xùn)練樣本集上學(xué)習(xí)的模型對(duì)測(cè)試集的分類性能有了很大的提升。
[Abstract]:At present, most radar emitter recognition techniques based on machine learning assume the same distribution of training set and test set. When the lack of radar database samples leads to deviation from the real signal distribution, the traditional classification method is not effective. Therefore, the migration learning theory is introduced into the recognition system, and a radar emitter signal recognition method based on structure discovery and rebalance is designed. The data structure information is found by clustering analysis of the database and the samples of emitter signals to be identified, and the distribution difference is corrected by resampling processing. The new sampling data is input into the support vector machine to train and recognize the collected samples. The simulation results show that the learning model on the new training sample set can greatly improve the classification performance of the test set.
【作者單位】： 裝備學(xué)院研究生管理大隊(duì);裝備學(xué)院光電裝備系;
【分類號(hào)】：TN957.51

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本文編號(hào)：1891699