【摘 要】
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针对星载合成孔径雷达(SAR)信号的电子对抗侦察识别问题,提出了一种基于支持向量机的星载SAR信号分类方法.该方法基于样本聚集性构建二叉树结构,解决了支持向量机的多分类问
【机 构】
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北京跟踪与通信技术研究所,北京,100094
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针对星载合成孔径雷达(SAR)信号的电子对抗侦察识别问题,提出了一种基于支持向量机的星载SAR信号分类方法.该方法基于样本聚集性构建二叉树结构,解决了支持向量机的多分类问题;同时减小了二叉树结构的分类误差积累,选择高斯核函数解决样本的非线性问题,并采用遗传算法对模型参数进行优化,从而提高模型的分类性能.文中对加拿大的Radarsat-2星载SAR卫星的四种信号进行了分类仿真,并与传统的参数匹配法进行了比较,结果表明文中的方法具有较好的识别率,同时模型的泛化能力也比较强,有利于解决对星载SAR的侦察难点问题.
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