基于支持向量机的星载SAR信号识别技术研究

• 作者: 宋小全 王哲涛
• 来源期刊: 现代雷达
• 学科: 工学
• 关键词: 星载合成孔径雷达 支持向量机 二叉树 多分类 遗传算法
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 信号处理
• 页码范围: 31-36
• 页数: 6页
• 分类号: TN957.51
• 字数: 4734字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16592/j.cnki.1004-7859.2018.11.007

摘要

针对星载合成孔径雷达(SAR)信号的电子对抗侦察识别问题,提出了一种基于支持向量机的星载SAR信号分类方法.该方法基于样本聚集性构建二叉树结构,解决了支持向量机的多分类问题;同时减小了二叉树结构的分类误差积累,选择高斯核函数解决样本的非线性问题,并采用遗传算法对模型参数进行优化,从而提高模型的分类性能.文中对加拿大的Radarsat-2星载SAR卫星的四种信号进行了分类仿真,并与传统的参数匹配法进行了比较,结果表明文中的方法具有较好的识别率,同时模型的泛化能力也比较强,有利于解决对星载SAR的侦察难点问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋小全		20	53	4.0	5.0
2	王哲涛		1	0	0.0	0.0