【摘要】：針對機載火控雷達工作模式判定問題,應用一種基于網(wǎng)格搜索和交叉驗證的參數(shù)尋優(yōu)最小二乘支持向量機(LSSVM)算法,實現(xiàn)對4種典型空空工作模式的自學習判定。首先,從非合作雷達信號中提取特征參數(shù)并構(gòu)建雷達信號特征庫作為訓練樣本;然后通過網(wǎng)格搜索進行參數(shù)尋優(yōu)模型訓練,實現(xiàn)樣本范圍不確定條件下的模型調(diào)整;最后應用K-fold交叉驗證方法進行訓練性能評價,減小樣本隨機性導致的模型誤差,提高泛化能力。仿真結(jié)果表明,該方法對速度搜索模式、邊搜索邊測距模式、邊掃描邊跟蹤模式和單目標跟蹤模式的判定準確率達97%。
[Abstract]:Aiming at the working mode decision problem of airborne fire control radar, a parameter optimization least squares support vector machine (LSSVM) algorithm based on mesh search and cross validation is applied to realize the self-learning judgment of four typical air-to-air operation modes. Firstly, the feature parameters are extracted from the non-cooperative radar signal and the radar signal feature database is constructed as the training sample, then the parameter optimization model is trained by grid search to realize the model adjustment under the condition of uncertain sample range. Finally, the K-fold cross-validation method is used to evaluate the training performance to reduce the model error caused by the randomness of the sample and to improve the generalization ability. The simulation results show that the accuracy of this method is 97% for speed searching mode, edge searching and ranging mode, scanning and tracking mode and single target tracking mode.
【作者單位】： 空軍工程大學航空航天工程學院;
【基金】：航空科學基金(20145596025;20152096019)
【分類號】：TN959.73;TP18

【參考文獻】

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【共引文獻】

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