为提高在现代战场中的生存能力,机载多功能雷达呈现出信号样式复杂、参数高度捷变、开关机无规律和辐射时间减少等特点,给基于传统方法的雷达工作模式识别带来了一定的挑战。参考多功能雷达常见工作模式典型特征参数生成的样本数据,基...为提高在现代战场中的生存能力,机载多功能雷达呈现出信号样式复杂、参数高度捷变、开关机无规律和辐射时间减少等特点,给基于传统方法的雷达工作模式识别带来了一定的挑战。参考多功能雷达常见工作模式典型特征参数生成的样本数据,基于水波中心扩散(water wave center diffusion,WWCD)算法优化多个模型参数,采用自适应加权策略提高多个模型集成学习算法性能,开展多功能雷达工作模式识别。实验分别使用遗传算法、粒子群优化算法、差分进化算法和WWCD算法优化单模型参数,使用软投票、硬投票、自适应加权等不同集成学习策略进行工作模式识别。结果表明,所提算法相较于传统算法具有较高的准确率。此外,还研究测试了该算法在小样本条件下识别雷达工作模式的性能,验证了该算法的可行性和较高的识别效率。展开更多
文摘为提高在现代战场中的生存能力,机载多功能雷达呈现出信号样式复杂、参数高度捷变、开关机无规律和辐射时间减少等特点,给基于传统方法的雷达工作模式识别带来了一定的挑战。参考多功能雷达常见工作模式典型特征参数生成的样本数据,基于水波中心扩散(water wave center diffusion,WWCD)算法优化多个模型参数,采用自适应加权策略提高多个模型集成学习算法性能,开展多功能雷达工作模式识别。实验分别使用遗传算法、粒子群优化算法、差分进化算法和WWCD算法优化单模型参数,使用软投票、硬投票、自适应加权等不同集成学习策略进行工作模式识别。结果表明,所提算法相较于传统算法具有较高的准确率。此外,还研究测试了该算法在小样本条件下识别雷达工作模式的性能,验证了该算法的可行性和较高的识别效率。
