【摘要】：該文利用機(jī)器學(xué)習(xí)中多核學(xué)習(xí)(Multiple Kernel Learning,MKL)算法的多源信息融合功能,提出一種基于核層面信息融合的雷達(dá)輻射源個(gè)體識(shí)別框架。對(duì)雷達(dá)輻射源信號(hào)所提取的不同特征表示,分別構(gòu)建相應(yīng)的核函數(shù)或核矩陣,然后通過一定的準(zhǔn)則計(jì)算它們的組合系數(shù),并同時(shí)或獨(dú)立獲得支持向量機(jī)的分類超平面,最終實(shí)現(xiàn)對(duì)輻射源信號(hào)的分類。特別地,該方法能夠?qū)崿F(xiàn)輻射源信號(hào)模糊函數(shù)多個(gè)"近零"切片特征的有效融合,得到比代表性切片更優(yōu)的識(shí)別性能。在3組實(shí)測(cè)雷達(dá)輻射源數(shù)據(jù)上的實(shí)驗(yàn)表明了所提方法的有效性。

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6 姚s，

本文編號(hào)：2558085