基于FSVMs的雷达辐射源信号分类识别

摘要：

利用核函数主分量分析(KPCA)提取雷达辐射源信号时频分布图像的特征矢量.为解决多分类问题中的不可分情况,引入基于模糊C均值聚类的模糊支持向量机.实验表明,该方法对辐射源信号的识别率高于传统的分类方法.

关键词：雷达信号分类、KPCA、模糊C均值聚类(FCM)、模糊支持向量机(FSVMs)

所属期刊栏目：21

分类号：TN974

资助基金：国防科技重点实验室基金51442050204JB4901

在线出版日期：2009-06-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1043-1046