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辐射源个体识别中分类器应用
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TN959.1+7

基金项目:

陕西省信息系统综合集成重点实验室基金资助项目(2011103)


Application Analysis of Classifier for Specific Emitter Identification
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    摘要:

    随着电磁辐射源个体之间差异的减小,传统的模板比对法已经难以完成对辐射源的个体识别任务。为了更好的识别个体之间的微小差异,提高复杂电磁环境中辐射源个体识别的成功率,从工程应用角度出发,提出先使用Fisher判别率进行特征预选,再使用主成份分析进行降维,最后使用支持向量机进行训练识别的辐射源个体识别方法,构建了可以识别辐射源威胁差异的分类器。仿真结果表明:该方法可以兼顾工程应用中识别正确率和识别速度的要求,对辐射源个体识别具有较好的应用价值。

    Abstract:

    The template contrast method is abated because of that the difference between different radiant points trails off. From the point of view of engineering application, this paper presents a specific emitter identification method. In order to identify the difference between different radiant points, first the Fisher's discriminate ratio is employed to select the effective features, and then the principle component analysis is done to reduce the feature dimension. Finally, the support vector machine is used to perform the identification. The simulation result shows that the method can give attention to both accuracy and speed of identification simultaneously, and is of better application value in the identification of different radiant points.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

杨立明,哈章,杨晓蓉,张琳.辐射源个体识别中分类器应用[J].空军工程大学学报,2012,(1):28-32

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  • 在线发布日期: 2015-11-17
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