一种基于多分类器融合的雷达辐射源识别方法

摘要：

雷达辐射源识别传统方法只使用一个分类器进行分类,对于类别数较大、输入样本受噪声污染严重的情况很难获得好的识别效果.首先分析了雷达特定辐射源识别的可行性,分别提取信号的包络和双谱用来作为个体特征.然后将概率SVM引入雷达辐射源识别,得到分类识别的概率输出,并结合灰关联分析得到的灰关联度,采用D-S证据推理方法对两个分类器结果进行融合.仿真实验针对10种同类型雷达的脉冲数据,结果证明多分类器融合较之单个分类器能获得更高的识别率,提高了分类置信度.

关键词：雷达辐射源识别、多分类器融合、灰关联分析、概率SVM、D-S证据推理

所属期刊栏目：25

分类号：TN974

在线出版日期：2010-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：396-400