不完整数据集的MFR辐射源识别方法研究

• 作者: 唐晓婧 朱卫纲 贾鑫 陈维高
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 不完整数据集 多功能雷达 多重划分 随机森林 波形单元
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 通信与信息工程
• 页码范围: 39-45
• 页数: 7页
• 分类号: TN958.92
• 字数: 6702字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2019.01.007

摘要

该文提出一种基于随机森林的不完整数据集的多功能雷达(MFR)辐射源识别方法,该方法在MFR辐射源波形单元识别框架基础上,首先对参数缺失的先验知识集进行多重划分,得到多个不含缺失参数的样本子集,然后删减冗余子集并利用随机森林算法对各个子集构建弱分类器,最后根据弱分类器对识别结果贡献率的不同,进行权值设定,得到最终的识别模型.仿真实验证实了提出的MDRF-WA方法能够提高少量先验知识条件下波形单元识别的准确率和鲁棒性,降低计算成本.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾鑫		14	18	3.0	3.0
2	朱卫纲		20	23	3.0	4.0
3	陈维高		5	5	1.0	2.0
4	唐晓婧		6	5	1.0	2.0