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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。
基于FSVMs的雷达辐射源信号分类识别
【摘 要】
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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。
【机 构】
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军械工程学院光学与电子工程系,空军雷达学院电子对抗系,
【出 处】
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系统仿真学报
【发表日期】
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2009年04期
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