针对模板匹配（template matching,TM）应用于未知干扰规则库时干扰决策正确率低问题,提出基于迁移成分分析-支持向量机（transfer component analysis-support vector machine,TCA-SVM）的干扰决策方法。对空-空场景机载多功能火控雷达,提取雷达信号特征,构建雷达干扰规则库及未知威胁数据集,通过迁移成分分析把两个样本集的特征映射到同一低维隐藏空间,提取样本隐藏空间特征,经过支持向量机训练,实现对未知威胁数据集的干扰决策。实验结果表明:所提方法有效提高了干扰决策正确率,TCA-SVM出色的学习及泛化能力,较好地解决了干扰规则库未知条件下干扰决策问题。
类型: 期刊论文
作者: 邢强,朱卫纲,贾鑫,郑光勇
关键词: 电子战,干扰决策,干扰规则库,迁移成分分析,支持向量机
来源: 系统工程与电子技术 2019年02期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 武器工业与军事技术,电信技术
单位: 航天工程大学电子与光学工程系,电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室
基金: 国家高技术研究发展计划(863计划)(17-H863-01-ZT-003-207-10)资助课题
分类号: TN97
页码: 298-303
总页数: 6
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本文来源: https://www.lunwen90.cn/article/97634f2e755c02cd28f0f01a.html