一种基于Kohonen和最小风险贝叶斯决策的雷达信号识别方法

• 作者: 桑鹏伟 王鹏 白艳萍 郭亚强
• 来源期刊: 高师理科学刊
• 学科: 工学
• 关键词: 雷达信号识别 S-Kohonen-Bayes 最小风险贝叶斯决策
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 页码范围: 1-5
• 页数: 5页
• 分类号: TP274
• 字数: 3099字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-9831.2016.01.001

摘要

鉴于有监督的Kohonen神经网络在雷达信号识别方面的不足,将S-Kohonen神经网络和最小风险贝叶斯决策相结合,提出了一种加强的S-Kohonen-Bayes方法对雷达信号进行分类,并利用Adaboost强分类器设计对识别结果进行修正.人工仿真实验结果表明,错误率平均降低了36％,改进方法具有良好的识别能力,使用最小风险贝叶斯决策进行修正是有效和必要的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王鹏	中北大学理学院	80	301	8.0	13.0
2	白艳萍	中北大学理学院	124	639	13.0	19.0
3	郭亚强	中北大学理学院	5	10	2.0	3.0
4	桑鹏伟	中北大学理学院	2	2	1.0	1.0