多传感器基于证据理论的机载雷达用途识别

雷达用途识别是分析雷达型号和进行威胁评估的基础。在简要阐述D S证据理论基本概念的基础上 ,较系统地论述了基于D S证据理论的多传感器机载雷达用途识别的信息融合方法。该方法同时采用多个传感器 ,并且每个传感器进行多个周期的测量 ,然后利用多传感器多测量周期的信息 ,基于Dempster组合规则 ,采用中心式融合算法 ,对机载雷达用途进行识别。识别实例表明 ,该方法识别结果令人满意 ,使原来采用单一传感器可能存在的无法识别或误识别等现象得到了明显的改善。

基于支持向量机的未知雷达用途识别技术

雷达用途识别是雷达目标威胁评估的重要方面。在简要阐述支持向量机(SVM)基本原理的基础上,系统地论述了基于优化惩罚因子C参数的支持向量机算法和交叉验证法相结合的未知雷达用途识别方法。在训练集中,该方法能自动优化出(寻找最佳)支持向量机的核函数参数γ和惩罚因子C,利用优化的参数对训练集进行训练,可得到最佳的支持向量机模型,并用该模型对测试集进行分类,从而对未知雷达用途进行识别。识别实例表明,该方法识别结果令人满意,使基于常规分类方法可能存在的无法识别或误识别等现象得到了明显的改善。