【摘 要】
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随着电磁辐射源个体之间差异的减小,传统的模板比对法已经难以完成对辐射源的个体识别任务。为了更好的识别个体之间的微小差异,提高复杂电磁环境中辐射源个体识别的成功率,
【机 构】
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空军装备研究院雷达与电子对抗研究所,北京理工大学电子工程系,中电科技集团第29研究所信息综合控制国家重点实验室,95957部队,空军工程大学导弹学院
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随着电磁辐射源个体之间差异的减小,传统的模板比对法已经难以完成对辐射源的个体识别任务。为了更好的识别个体之间的微小差异,提高复杂电磁环境中辐射源个体识别的成功率,从工程应用角度出发,提出先使用Fisher判别率进行特征预选,再使用主成份分析进行降维,最后使用支持向量机进行训练识别的辐射源个体识别方法,构建了可以识别辐射源威胁差异的分类器。仿真结果表明：该方法可以兼顾工程应用中识别正确率和识别速度的要求,对辐射源个体识别具有较好的应用价值。
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