基于覆盖算法的SVM雷达辐射源识别

传统的支持向量机(SVM)多值分类算法在构造多个二值分类器时存在计算量较大和分类速度较低的问题。为此,将覆盖思想引入SVM分类算法中,提出一种基于覆盖的SVM多分类算法,通过构造覆盖集寻找更紧致的优化区域,从而提高分类速度。将该算法应用到雷达辐射源识别中,仿真结果表明,该算法能够获得较好的识别效果。

雷达信号参数类型的图像识别法

目前,国内雷达辐射源识别一般是在得到辐射源各特征参数数值及变化类型的基础上,再利用这些信息推断出辐射源的体制和用途。随着新型的、各种复杂体制雷达的不断出现,传统的雷达辐射源特征参数分析法往往不能准确得到所需参数信息,因而使得辐射源识别面临严峻的挑战。基于此,提出一种全新的参数类型判断法——图像识别法。该方法理论简单、实现容易且可以快速直观地得出识别结果,仿真实验结果表明新方法用于雷达信号参数类型判断具有实用性和有效性。