ReliefF内容相似度的雷达情报按需分发

基于内容相似度的情报按需分发通过相似度计算形成用户的信息推荐,但是传统的相似度算法假定所有特征具有相同的重要程度,与目前已知事实相悖。为此,提出一种特征加权的内容相似度计算方法,该方法考虑各维特征对结果的不同影响,利用Relief F算法赋予特征权值,并根据特征的重要程度进行特征选择,最后通过计算情报之间的内容相似度,形成基于加权内容相似度的最近邻区,在此基础上预测新情报对用户的推荐度,并按兴趣程度实现雷达情报的按需分发。实验表明,该算法具有较好的推荐性能,预测效果优于传统的内容相似度推荐方法。

CPM-LFM雷达通信一体化共享信号解调处理与仿真

针对基于连续相位调制和线性调频(CPM-LFM)雷达通信一体化信号的通信解调问题,提出了一种针对该一体化信号的通信解调处理方案.通过脉冲检测、通信信号分离、低通滤波、频偏与相偏估计、频偏与相偏修正、码元检测六个步骤,实现离散基带接收一体化信号的通信信号处理功能.仿真结果表明,采用该方案在加性高斯白噪声下可以解调出通信码元,验证了CPM-LFM雷达通信一体化信号解调处理方案的正确性.

基于内容相似度的雷达情报筛选技术

为了实现雷达情报信息的按需推送、解决情报用户信息过载的问题,提出了一种利用内容相似度的个性化推荐技术筛选用户感兴趣情报信息的方法.通过专家评价建立基于情报特征向量的用户兴趣模型,利用余弦相似度和欧几里得相似度算法获得其内容相似度,根据相似度形成用户的雷达情报推荐.仿真分析比较了两种相似度算法对情报内容的处理性能,结果表明两种算法均可实现情报推荐,而欧几里得相似度算法具有更好的平均绝对偏差性能.

基于加权内容相似度的雷达情报推荐技术研究

为了提升雷达情报系统的情报分发性能,研究个性化推荐算法在雷达情报按需推送上的应用.针对传统相似度算法对所有特征一视同仁,造成重要特征作用不突出的问题,提出一种基于Relief F加权内容相似度的雷达情报推荐算法.该算法选择主要特征,形成基于加权内容相似度的最近邻集合,再通过推荐预测算法并设定评价阈值形成雷达情报推荐.实验结果表明,基于加权内容相似度的情报推荐算法能较好地完成雷达情报推荐,其推荐性能优于传统内容相似度算法;合理设置算法中最近邻数目和评价阈值可使准确率和召回率均较高.