【摘 要】
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针对传统单一分类器在雷达信号分选中分选准确率差的问题,论文提出了利用自组织特征映射神经(SOFM)网络结合k-means算法对常规三参数(脉宽PW、到达角DOA、载频RF)进行分选。
【机 构】
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江苏科技大学,中国船舶重工集团公司七二三研究所
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针对传统单一分类器在雷达信号分选中分选准确率差的问题,论文提出了利用自组织特征映射神经(SOFM)网络结合k-means算法对常规三参数(脉宽PW、到达角DOA、载频RF)进行分选。该方法主要采用先分后合的思想,意在将信号参数分成多个模块,然后对这些模块进行再组合,解决了部分参数交叠严重的问题。对同样的雷达参数,分别利用这两种单一算法和融合算法进行分选,仿真结果表明,融合算法取得了更好的分选效果。
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