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基于优化算法的雷达辐射源信号识别方法及性能

发布时间:2019-08-02 08:26
【摘要】:针对基于支持向量机(SVM)的雷达辐射源信号识别方法中SVM模型参数对识别性能影响较大的问题,提出基于优化算法的雷达辐射源信号识别方法,并选择遗传算法、蚁群算法和粒子群算法三种典型的优化算法应用于新的识别方法进行优化识别。通过不同条件下计算机仿真实验,验证了新方法的有效性,并分析了三种典型优化算法在新方法中的综合性能,为对雷达辐射源信号进行更好的识别提供一定的依据。
[Abstract]:In order to solve the problem that the parameters of SVM model have great influence on the recognition performance of radar emitter signal recognition method based on support vector machine (SVM), a radar emitter signal recognition method based on optimization algorithm is proposed, and three typical optimization algorithms, genetic algorithm, ant colony algorithm and particle swarm optimization algorithm, are selected and applied to the new recognition method. The effectiveness of the new method is verified by computer simulation experiments under different conditions, and the comprehensive performance of three typical optimization algorithms in the new method is analyzed, which provides a certain basis for better recognition of radar emitter signals.
【作者单位】: 空军预警学院研究生管理大队;
【分类号】:TN957.51

【参考文献】

相关期刊论文 前8条

1 关欣;郭强;张政超;赵静;翟鸿君;;基于核函数支持向量机的雷达辐射源识别[J];弹箭与制导学报;2011年04期

2 宋小杉;蒋晓瑜;汪熙;姚军;;基于改进Joachims上界的SVM泛化性能评价方法[J];电子学报;2011年06期

3 韩俊;何明浩;朱振波;王杰;;基于复杂度特征的未知雷达辐射源信号分选[J];电子与信息学报;2009年11期

4 徐t,

本文编号:2521990


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