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基于粗糙集理论和SVM的雷达辐射源信号快速识别算法研究 被引量：1

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摘要 本文针对雷达辐射源信号分类指标多、样本数据量大,分类识别实时性不佳问题,提出了一种基于粗糙集理论和SVM的雷达辐射源信号识别算法,算法首先利用粗糙集理论计算出各指标的客观权重,按照综合权重由高到低精简出关键指标。其次对全部指标和精简指标通过不同核函数和优化cost和gamma参数进行SVM识别,仿真结果显示精简指标基本能够达到全部指标的分类性能,90%以上分类准确率都能达到100%,验证了所提算法在样本量较大时能够快速提升识别效能。
作者 杨素敏 崔静 赵德勇 刘启明
机构地区 陆军工程大学石家庄校区
出处 《电子技术与软件工程》 2022年第13期134-138,共5页 ELECTRONIC TECHNOLOGY & SOFTWARE ENGINEERING
基金 电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室课题(CEMEE2021Z0103B) 国家重点实验室项目。
关键词 粗糙集理论 SVM 分类识别 雷达辐射源信号
分类号 TN957.51 [电子电信—信号与信息处理] TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 相关文献

参考文献6

二级参考文献101

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共引文献99

同被引文献9

引证文献1

二级引证文献2

电子技术与软件工程
2022年 第13期

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