基于SOM聚类平滑图信号生成的MFR工作模式识别方法

针对无人机集群截获的信号样本难以直接融合分析,以及训练样本较少且工作模式样本不平衡条件下多功能雷达(MFR)工作模式识别精度低的问题,提出了一种基于自组织映射(SOM)聚类平滑图信号生成的MFR工作模式识别方法。首先,利用分布式SOM算法对截获的信号样本集进行聚类,提取样本之间的相似性;然后,依据聚类结果将信号样本集以平滑图信号的方式表征,建立同一工作模式下信号样本的关联;最后,采用图注意力网络对上述图信号进行图节点数据融合与分类,完成MFR工作模式识别。实验结果表明,在工作模式样本不平衡度约为10∶1,每种类别训练样本数为25时,该方法的识别准确率和F1指数相对现有方法分别提高了22.8%、22.34%,且能适用于存在一定噪声干扰的情况。