基于粗集理论的雷达辐射源信号识别

被引：13

作者：

张葛祥

金炜东

胡来招

不详

机构：

[1] 西南交通大学电气工程学院

[2] 电子对抗国防科技重点实验室成都电子对抗国防科技重点实验室

[3] 不详

[4] 成都

[5] 成都

来源：

西安交通大学学报 | 2005年 / 08期

关键词：

信号识别; 粗集理论; 雷达辐射源;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN957.51 [雷达信号检测处理];

学科分类号：

摘要：

将粗集理论(RST)引入到雷达辐射源信号(RES)识别中,提出一种区间连续属性离散化新方法及相应的特征选择算法,将RST与神经网络(NN)结合,设计粗集神经网络(RNN)分类器.实验结果表明,该方法解决了已有方法难以处理的区间连续属性离散化问题,获得的正确识别率比其他3种方法分别高出7.29%、4.34%和4.00%.RNN的平均训练代数比NN少97.54,RNN的平均识别率比NN高2.84%,这表明RNN具有比NN更好的分类能力和泛化能力,从而证实了该方法的有效性和可行性.

引用

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