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基于SAE-GA-SVM模型的雷达新型干扰识别
基于SAE-GA-SVM模型的雷达新型干扰识别
作者:
刘利民
刘璟麒
罗彬珅
董健
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
新型干扰
特征提取
特征降维
堆叠自编码器
遗传算法
摘要:
针对频谱弥散干扰、切片组合干扰、灵巧噪声干扰、噪声调幅-距离欺骗加性复合干扰与噪声调频-距离欺骗加性复合干扰5种干扰类型的识别问题,提出一种基于SAE-GA-SVM的检测模型算法.建立目标回波与干扰信号的数学模型,采用多域联合的特征提取方法提取47维特征.为有效去除冗余信息并保持较高的识别率,运用深度学习中的稀疏自编码器(SAE),通过SAE结构建立高维空间和低维空间的双向映射,从而获得原始数据的相应最优低维表示.利用遗传算法优化支持向量机的惩罚因子和核函数参数,构建基于SAE-GA-SVM的雷达新型干扰识别检测模型.仿真结果表明,该模型能够有效降低特征维度,相比传统的GA-SVM检测模型识别准确率提高10%.
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欺骗干扰
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双谱分析
盒维数
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特征提取
基于模糊超球面SVM的雷达高分辨距离像识别
超球面支持向量机
高分辨距离像
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文献信息
篇名
基于SAE-GA-SVM模型的雷达新型干扰识别
来源期刊
计算机工程
学科
工学
关键词
新型干扰
特征提取
特征降维
堆叠自编码器
遗传算法
年,卷(期)
2020,(6)
所属期刊栏目
开发研究与工程应用
研究方向
页码范围
281-287
页数
7页
分类号
TN974
字数
5726字
语种
中文
DOI
10.19678/j.issn.1000-3428.0054730
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
刘利民
陆军工程大学电子与光学工程系
5
2
1.0
1.0
2
董健
陆军工程大学电子与光学工程系
5
5
1.0
2.0
3
罗彬珅
陆军工程大学电子与光学工程系
1
0
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4
刘璟麒
陆军工程大学电子与光学工程系
1
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研究主题发展历程
节点文献
新型干扰
特征提取
特征降维
堆叠自编码器
遗传算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
主办单位:
华东计算技术研究所
上海市计算机学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1000-3428
CN:
31-1289/TP
开本:
大16开
出版地:
上海市桂林路418号
邮发代号:
4-310
创刊时间:
1975
语种:
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
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