粗糙K-means和AdaBoost结合的雷达辐射源快速识别算法

• 作者: 吴华 王文哲 程嗣怡 索中英 陈游
• 来源期刊: 空军工程大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 雷达辐射源识别 粗糙K-means AdaBoost 计算复杂度
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 电子·信息·通信
• 页码范围: 51-55
• 页数: 5页
• 分类号: V243.2|TN974
• 字数: 4258字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-3516.2016.01.010

摘要

针对数据集识别难度分布不均匀,提出了基于粗糙K-means和AdaBoost的雷达辐射源快速识别算法.该算法由2个阶段构成:初级识别阶段提出一种改进粗糙K-means算法,将数据特征空间分割为确定区域、粗糙区域和不确定区域,构建雷达辐射源快速识别算法模型,对数据集进行筛选和识别,同时提出了一种确定粗糙K-means算法初始聚类中心和聚类数量以解决其固有缺陷的思路;在高级识别阶段,基于粗糙区域已知数据训练的多类AdaBoost分类器识别不确定区域未知数据,提升识别精度.仿真结果表明:该算法与RBF-SVM和AdaBoost相比,精度浮动在-0.1％到+1.4％之间,训练时间和测试时间分别最大缩短0.857 s和0.005 s,在保持了较高识别精度和泛化能力的同时,明显降低了计算复杂度,缩短了耗时,提供了设计雷达辐射源快速识别算法的新思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴华	空军工程大学航空航天工程学院	58	353	11.0	13.0
2	程嗣怡	空军工程大学航空航天工程学院	87	409	11.0	13.0
3	索中英	空军工程大学航空航天工程学院	18	114	7.0	10.0
7	陈游	空军工程大学航空航天工程学院	47	149	6.0	9.0
8	王文哲	空军工程大学航空航天工程学院	10	47	4.0	6.0