基于SOM聚类平滑图信号生成的MFR工作模式识别方法

摘要：

针对无人机集群截获的信号样本难以直接融合分析,以及训练样本较少且工作模式样本不平衡条件下多功能雷达(MFR)工作模式识别精度低的问题,提出了一种基于自组织映射(SOM)聚类平滑图信号生成的MFR工作模式识别方法.首先,利用分布式SOM算法对截获的信号样本集进行聚类,提取样本之间的相似性;然后,依据聚类结果将信号样本集以平滑图信号的方式表征,建立同一工作模式下信号样本的关联;最后,采用图注意力网络对上述图信号进行图节点数据融合与分类,完成MFR工作模式识别.实验结果表明,在工作模式样本不平衡度约为10∶1,每种类别训练样本数为25时,该方法的识别准确率和F1指数相对现有方法分别提高了 22.8％、22.34％,且能适用于存在一定噪声干扰的情况.

关键词：MFR工作模式识别、无人机集群、平滑图信号、自组织映射、图注意力网络

所属期刊栏目：43

分类号：TN974

资助基金：国家自然科学基金;教育部重点实验室基金;桂林电子科技大学研究生教育创新计划

在线出版日期：2023-05-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：120-127