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相似文献
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1.
刘傲 《兵工自动化》2021,40(9):1-5,10
针对相控阵雷达识别的问题,提出一种基于粒子群优化极限学习机(PSO-KELM)的识别方法.在核函数极限学习机(kernel extreme learning machine,KELM)的基础上,引入粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO),求得核函数参数最优解,提高相控阵雷达识别准确率.通过构建雷达数据库,使用粒子群优化极限学习机的方法对不同噪声情况下的雷达数据进行识别,并与核函数极限学习机、核函数支持向量机(kernel support vector machine,KSVM)和半监督式迁移学习(semi-supervised and transfer learning,SSTL)的方法进行对比.仿真结果表明:在不同雷达种类和不同噪声情况下,该方法识别准确率均高于其他方法.  相似文献   

2.
回顾和介绍了复杂雷达信号环境下辐射源智能化识别的相关机器学习理论的发展历程;对近年来基于机器学习理论的雷达辐射源识别技术研究状况进行了综述;在已有研究的基础上,着眼于提高小样本学习能力和新型雷达识别能力的发展需要,提出了基于机器学习理论的雷达辐射源识别技术的主要研究方向和难点问题,并对相应的解决方法进行了讨论。  相似文献   

3.
支持向量机是一种求解回归预测问题的优秀决策方法,具有坚实的理论基础和优秀的预测性能.为解决目前雷达弹道外推中存在的外推准确率不高和不能有效地进行弹道识别等问题,用基于支持向量机的方法对雷达探测弹道进行了外推研究,并通过仿真弹道模拟雷达采样进行了仿真实验,仿真实验结果表明:基于支持向量机的雷达弹道外推方法实用可行,可以获得较高的外推精度,并且能够有效地进行弹道识别.  相似文献   

4.
弹道外推技术在炮位雷达的侦察和校射中起关键作用,弹道外推的精度直接决定着炮位侦察校射雷达的性能.在文献[1]中,作者提出了将弹道外推分为弹道识别和特定弹道外推两个阶段,并用支持向量机方法对弹道识别进行了系统研究.文中引进Boosting学习算法进行弹道识别.仿真结果表明,基于决策树的Boosting学习算法是一种有效的弹道识别方法,并且识别精度高于基于核技巧的支持向量机方法.  相似文献   

5.
支持向量机遥感图像几何校正中的不同核函数算法比较   总被引:1,自引:0,他引:1  
支持向量机遥感图像近似几何校正算法可有效提高遥感图像校正的精度,是目前比较有效的遥感图像近似几何校正方法。对不同核函数支持向量机遥感图像近似几何校正算法的实验结果进行比较分析表明:基于RBF核函数的支持向量机遥感图像几何校正算法在支持向量机遥感图像几何校正算法中具有明显的优越性。  相似文献   

6.
罗婷婷  范太华 《兵工自动化》2007,26(10):34-35,48
基于支持向量机的推广能力,提出选择核函数的依据.若训练样本总数一定,可采取减少支持向量数的原则减小分类错误率的产生,而减少支持向量的数量取决于核函数的选择.通过增大二次项系数的绝对值提高分类精度.实验验证改进后的核函数符合Vapnik的有关分类器推广性理论,有较高的分类精度和很好的普适性.  相似文献   

7.
主要研究了基于粗糙集和支持向量机的模式分类技术,结合遥感图像中军用飞机目标识别进行了理论分析和实验研究。基于粗糙集和支持向量机算法的优势,设计了基于粗糙集和决策有向无环图的支持向量机模式识别分类器,对分类的性能进行了分析研究,利用粗糙集理论中属性约简方法去除冗余属性,降低飞机特征维数,提出使用决策有向无环图支持向量机进行训练并对待识别目标预测。  相似文献   

8.
针对目前敌我识别(IFF)辐射源信号的细微特征分析研究不足与个体识别效果差的问题,提出了基于时频与快速熵的IFF辐射源个体识别方法。该方法利用集成固有时间尺度分解(EITD)将采样信号自适应分离为若干含有细微特征的信号分量,以分量求和的方式重构信号并选用快速样本熵表征辐射源信号无意调制特征并作为个体识别的依据,采用支持向量机(SVM)进行分类识别。仿真结果表明,相较于基于经验模态分解(EMD)和基于固有时间尺度分解(ITD)的辐射源个体识别方法在识别精准度与识别效率方面有较大提升。  相似文献   

9.
针对当前通信辐射源个体识别方法存在识别效率不高,内在细微特征难以提取等问题,提出了基于双谱特征融合的通信辐射源特征提取算法。该算法通过融合对角积分双谱与双谱对角切片特征组成特征向量,并对对角切片特征提取方法进行了改进,将原信号先进行经验模态分解(EMD),在得到的本征模函数(IMF)基础上提取对角切片特征,最后使用支持向量机(SVM)得到分类结果。分类实验结果表明,基于双谱特征融合的算法较积分双谱的算法在识别效果上有一定程度的提升。  相似文献   

10.
利用飞机完好率时间序列特性,建立了NAR神经网络模型和基于不同核函数的3种支持向量机模型对平时状态下的飞机完好率变化趋势进行建模、训练和预测;运用Matlab仿真软件进行试验验证,结果表明:支持向量机模型具有较好的拟合效果,预测精度优于NAR神经网络模型,基于RBF核函数的支持向量机预测准确率相对较高.两种预测模型相比于部队现行的预测方法均具有更高的准确度和可靠度.  相似文献   

11.
为提高雷达辐射源识别智能水平,提出一种新的基于转换脉冲神经网络进行雷达辐射源调制模式识别的 方法。将仿真产生的雷达信号转换为2 维时频图,将传统的卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)转化 为脉冲神经网络(spiking neuron network, SNN),使用SNN 进行雷达辐射源识别。仿真实验结果表明:该方法具有 优良的检测精度,当信噪比高于-9 dB 时,识别概率可达96%以上。  相似文献   

12.
李东瑾  杨瑞娟  董睿杰 《兵工学报》2020,41(7):1464-1472
针对字典学习用于辐射源识别时原子表征能力有限和复杂环境适应性不足问题,提出一种基于联合投影字典学习的辐射源识别方法。利用时频变换提取辐射源信号初始特征,并通过降维、降噪实现特征预处理;采用核空间投影和降维投影学习方式优化字典原子结构,基于数据集训练获取联合投影字典;通过分类测试完成了有效性验证。仿真结果表明:该方法所提取字典原子具备较强表征能力,能够适应参数多变的复杂环境;较常规有监督字典学习方式更易区分多类型、高相似度信号,-6 dB时单载频信号、线性调频信号、非线性调频信号、二相编码信号、四相编码信号、Frank信号、二相频率编码信号、四相频率编码信号、非线性调频-二相编码复合调制信号、二相频率编码-二相编码复合调制信号10类辐射源信号的整体平均识别率为94.4%.  相似文献   

13.
杨国  李兴国 《兵工学报》2007,28(7):826-829
为提高毫米波雷达目标识别能力,提出一种基于Gabor原子变换和支持向量机(SVM)的雷达目标识别方法。该方法充分利用了Gabor原子变换在信号表示方面的有效性以及SVM在分类方面的优越性,首先将雷达回波信号进行Gabor原子变换,获得信号的特征量,然后利用SVM网络进行分类识别。实验结果表明:该方法可行且具有较高的识别率。  相似文献   

14.
普运伟  刘涛涛  郭江  吴海潇 《兵工学报》2021,42(8):1680-1689
针对人工提取雷达辐射源信号特征耗时长、特征不明显等问题,提出一种基于深度学习卷积神经网络和模糊函数主脊坐标变换的雷达辐射源信号识别方法。该方法通过快速离散分数傅里叶变换提取信号的模糊函数主脊,并将模糊函数主脊极坐标域的二维时频图作为卷积神经网络的输入,实现对不同雷达信号的分选识别。仿真实验结果表明:新方法不仅在信噪比为0 dB以上保持100%的识别率,在-6 dB时识别准确率也稳定在90%以上;相对于传统的雷达信号识别方法和其他深度学习模型识别方法,在识别率和鲁棒性上均有较大提升,具有一定的工程应用价值。  相似文献   

15.
为满足侦察系统分选识别和综合处理的需求,设计一种雷达电子情报信号处理软件及实现方法。对系统 的基本组成及设计思路进行介绍,采用C/C++语言,设计自动处理为主、人工处理为辅的分选算法,设计基于置信 度的辐射源识别算法,利用专家系统对雷达的用途、体制、平台进行推理,形成目标。应用结果表明:该设计满足 侦察系统的情报处理要求,为新一代电子情报处理软件的雷达环境自适应、任务自适应功能提升提供了有益的帮助。  相似文献   

16.
针对低信噪比环境下辐射源调制识别准确率和时效性不高问题,提出一种基于时频特征、栈式降维和字典学习的分类识别系统。对时域信号进行时频变换和稀疏域降噪,获取二维时频特征并降低噪声干扰;基于无监督学习的栈式降维网络提取低维非线性特征,进而降低特征冗余并提高后续处理时效性;通过多项判别约束和正则约束强化字典类间判别能力与分类时效性,并实现调制类型识别。仿真结果验证了该分类识别系统的有效性和可行性:当信噪比为-8 dB时,单载频信号、二相频率编码信号、四相频率编码信号、线性调频信号、二相编码信号、四相编码信号、Frank信号7类辐射源信号的整体平均识别率达到95.93%,具备较强的鲁棒性和时效性。  相似文献   

17.
为利用合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)目标不同特征数据间的相关性与互补性,提出一种基 于多特征的Tikhonov 正则化核函数协同表示(multi-feature kernel collaborative representation- based classification with tikhonov regularization,MFKCRT)算法。采用美国运动和静止目标获取与识别(moving and stationary target acquisition and recognition,MSTAR)计划公开发布的SAR 图像数据库进行实验,实现核函数变换空间上的多特征融合协同表示 识别。实验结果表明:该算法相较于基本的协同表示,具有更优的可靠性与鲁棒性。  相似文献   

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