【摘 要】
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面对复杂多变的战场电磁环境与日益革新的雷达技术,传统雷达辐射源识别技术由于灵活性差、对先验知识依赖严重等问题受到严峻挑战,基于机器学习的雷达辐射源识别技术具有更强
【机 构】
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航天工程大学研究生院; 航天工程大学电子与光学工程系;
【基金项目】
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CEMEE国家重点实验室项目(2018Z0202B)资助
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面对复杂多变的战场电磁环境与日益革新的雷达技术,传统雷达辐射源识别技术由于灵活性差、对先验知识依赖严重等问题受到严峻挑战,基于机器学习的雷达辐射源识别技术具有更强的泛化性和智能性受到研究学者的广泛关注。首先针对基于机器学习的雷达辐射源识别技术的产生过程进行梳理,然后从统计学习、神经网络、迁移学习、集成学习、聚类5个方面综述了相关研究成果并对各自方法的性能进行了分析比较,最后针对该研究方向上亟待解决的问题和难点做了相关的探讨。研究成果将为基于机器学习的雷达辐射源识别技术在实际应用过程中起到参考和借鉴作用。
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