基于云模型和支持向量机的辐射源识别算法

• 作者: 吴宏超 杨承志 栗苹 王美玲
• 来源期刊: 现代雷达
• 学科: 工学
• 关键词: 雷达 辐射源识别 云模型 支持向量机 区间值
• 年，卷（期）: 2013,（10）
• 所属期刊栏目: 信号/数据处理
• 页码范围: 41-44,49
• 页数: 5页
• 分类号: TN957.52
• 字数: 3737字
• 语种: 中文

摘要

针对雷达辐射源识别中支持向量机无法解决多分类问题,且只能处理定量数据,不能处理定性数据,因而造成辐射源不能正确识别的问题,提出了一种基于云模型和核函数的支持向量机多分类识别算法,该算法利用云模型来实现定性概念到定量区间值的转换,利用改进的核函数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,并利用决策树来解决支持向量机多分类问题.仿真实验表明,该算法不仅能处理区间类型的输入矢量,而且能够处理标量类型的输入矢量,且对特征参数相似度很高的雷达辐射源信号有较好的分类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨承志	北京理工大学机电工程与控制国家级重点实验室	56	211	8.0	10.0
3	吴宏超	空军航空大学信息对抗系	24	68	5.0	7.0
4	栗苹	北京理工大学机电工程与控制国家级重点实验室	95	508	11.0	16.0
7	王美玲	空军航空大学信息对抗系	4	10	2.0	3.0