基于LS-SVM的辐射源分类

文中主要研究了基于LS-SVM（最小二乘支持向量机）算法的MSK辐射源分类。结合MSK信号特点,利用交叉验证和网格搜索法确定参数,设计了三种编码方案的多类分类器。计算机仿真结果表明：该分类器的识别率达到95％以上,从而验证了该辐射源分类器的有效性和可行性。     

改进的当前统计模型及自适应跟踪算法

对于机动目标跟踪问题,在当前统计（CS）模型的基础上,提出了一种新的机动目标自适应跟踪算法。通过引入强跟踪滤波器（STF）的渐消因子,增强了模型对目标突发机动的自适应跟踪能力,同时针对模型对目标加速度极限值的依赖性这一缺点,引入一种利用位置估计值与加速度的函数关系自适应调整加速度方差的方法,提高了对弱机动和非机动目标的跟踪能力。仿真结果表明,该算法与标准的当前统计模型滤波算法相比具有较高的跟踪精度。