【摘 要】
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在现代复杂电磁环境下,来自不同辐射源的信号在时域、空域和频域高度重叠交错.传统的脉冲去交错方法在应对相似脉冲参数方面的表现不尽人意.提出了一种利用聚类和集成学习解决问题的方法.该方法利用脉冲的多个参数进行聚类,通过所提取的能够表达脉冲序列趋势的特征对集成学习模型进行训练,利用训练好的模型对聚类的信号组群进行判断,是否属于同一个辐射源.对所提方法进行仿真的结果表明该方法能有效地进行混合脉冲去交错.
【机 构】
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中国船舶集团有限公司第八研究院,江苏扬州225101
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在现代复杂电磁环境下,来自不同辐射源的信号在时域、空域和频域高度重叠交错.传统的脉冲去交错方法在应对相似脉冲参数方面的表现不尽人意.提出了一种利用聚类和集成学习解决问题的方法.该方法利用脉冲的多个参数进行聚类,通过所提取的能够表达脉冲序列趋势的特征对集成学习模型进行训练,利用训练好的模型对聚类的信号组群进行判断,是否属于同一个辐射源.对所提方法进行仿真的结果表明该方法能有效地进行混合脉冲去交错.
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