基于缺失数据填补的辐射源识别方法

• 作者: 刘海军 周一宇 姜文利 柳征
• 来源期刊: 宇航学报
• 学科: 工学
• 关键词: 辐射源识别 矢量神经网络 缺失数据填补
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 所属期刊栏目: 电子信息
• 页码范围: 1438-1445
• 分类号: TN95
• 字数: 6268字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3873/j.issn.1000-1328.2010.05.029

摘要

针对模板雷达特征参数残缺而造成的测量辐射源不能正确识别问题.提出了一种基于缺失数据填补的辐射源识别算法.该算法利用矢量神经网络对缺失数据进行填补,并对填补后的训练样本进行重新训练,从而得到网络结构参数.仿真实验表明本文方法不仅能处理缺失数据,而且在噪声环境下也能识别区间类型和标量类型的输入矢量.

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