辐射源个体识别中分类器应用

• 作者: 哈章 张琳 杨晓蓉 杨立明
• 来源期刊: 空军工程大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 辐射源个体识别 Fisher判别率 主成份分析 支持向量机
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 制导工程与技术
• 页码范围: 28-32
• 分类号: TN959.1+7
• 字数: 3613字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-3516.2012.01.007

摘要

随着电磁辐射源个体之间差异的减小,传统的模板比对法已经难以完成对辐射源的个体识别任务.为了更好的识别个体之间的微小差异,提高复杂电磁环境中辐射源个体识别的成功率,从工程应用角度出发,提出先使用Fisher判别率进行特征预选,再使用主成份分析进行降维,最后使用支持向量机进行训练识别的辐射源个体识别方法,构建了可以识别辐射源威胁差异的分类器.仿真结果表明:该方法可以兼顾工程应用中识别正确率和识别速度的要求,对辐射源个体识别具有较好的应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张琳	空军工程大学导弹学院	79	245	8.0	10.0
2	杨立明	空军装备研究院雷达与电子对抗研究所	3	16	2.0	3.0
6	哈章	中电科技集团第29研究所信息综合控制国家重点实验室	1	7	1.0	1.0