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参数寻优LSSVM算法在机载火控雷达工作模式判定中的应用

发布时间:2018-08-30 09:35
【摘要】:针对机载火控雷达工作模式判定问题,应用一种基于网格搜索和交叉验证的参数寻优最小二乘支持向量机(LSSVM)算法,实现对4种典型空空工作模式的自学习判定。首先,从非合作雷达信号中提取特征参数并构建雷达信号特征库作为训练样本;然后通过网格搜索进行参数寻优模型训练,实现样本范围不确定条件下的模型调整;最后应用K-fold交叉验证方法进行训练性能评价,减小样本随机性导致的模型误差,提高泛化能力。仿真结果表明,该方法对速度搜索模式、边搜索边测距模式、边扫描边跟踪模式和单目标跟踪模式的判定准确率达97%。
[Abstract]:Aiming at the working mode decision problem of airborne fire control radar, a parameter optimization least squares support vector machine (LSSVM) algorithm based on mesh search and cross validation is applied to realize the self-learning judgment of four typical air-to-air operation modes. Firstly, the feature parameters are extracted from the non-cooperative radar signal and the radar signal feature database is constructed as the training sample, then the parameter optimization model is trained by grid search to realize the model adjustment under the condition of uncertain sample range. Finally, the K-fold cross-validation method is used to evaluate the training performance to reduce the model error caused by the randomness of the sample and to improve the generalization ability. The simulation results show that the accuracy of this method is 97% for speed searching mode, edge searching and ranging mode, scanning and tracking mode and single target tracking mode.
【作者单位】: 空军工程大学航空航天工程学院;
【基金】:航空科学基金(20145596025;20152096019)
【分类号】:TN959.73;TP18

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号:2212682

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