10.3969/j.issn.1001-506X.2019.02.11
干扰规则库未知条件下的干扰决策
针对模板匹配(template matching,TM)应用于未知干扰规则库时干扰决策正确率低问题,提出基于迁移成分分析-支持向量机(transfer component analysis-support vector machine,TCA-SVM)的干扰决策方法.对空-空场景机载多功能火控雷达,提取雷达信号特征,构建雷达干扰规则库及未知威胁数据集,通过迁移成分分析把两个样本集的特征映射到同一低维隐藏空间,提取样本隐藏空间特征,经过支持向量机训练,实现对未知威胁数据集的干扰决策.实验结果表明:所提方法有效提高了干扰决策正确率,TCA-SVM出色的学习及泛化能力,较好地解决了干扰规则库未知条件下干扰决策问题.
电子战、干扰决策、干扰规则库、迁移成分分析、支持向量机
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TN972;TN974
国家高技术研究发展计划863计划17-H863-01-ZT-003-207-10资助课题
2019-05-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
298-303