基于云模型和矢量神经网络的辐射源识别方法

• 作者: 刘海军 周一宇 姜文利 柳征
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 雷达 辐射源识别 云模型 矢量神经网络 区间值 识别率
• 年，卷（期）: 2010,（12）
• 页码范围: 2797-2804
• 分类号: TN95
• 字数: 7778字
• 语种: 中文

摘要

矢量神经网络在训练阶段既不能处理语义信息,也没有考虑训练样本本身的可靠性,因而造成辐射源不能正确识别的问题,为此提出了一种基于云模型和矢量神经网络的识别算法.该算法利用云模型来实现定性概念到定量区间值的转换,并利用改进后的矢量神经网络实现区间类型的矢量输入到区间类型型号输出的非线性映射.仿真实验表明,本文方法不仅能处理语义类型的输入矢量,而且能够处理数字类型的输入矢量,并且在测量误差环境中具有较高的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘海军	国防科技大学电子科学与工程学院	8	88	5.0	8.0
2	柳征	国防科技大学电子科学与工程学院	44	382	11.0	16.0
3	周一宇	国防科技大学电子科学与工程学院	213	2756	26.0	34.0
4	姜文利	国防科技大学电子科学与工程学院	107	1208	20.0	26.0