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基于SVM增量学习算法的雷达信号调制方式识另

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分形理论从信号中提取的盒维数和信息维数可包含信号幅度、频率和相位的变化规律，并集中了各各调制方式之间的差异信息。因此可将盒维数和信息维数作为雷达辐射源信号脉内调制识别的分类特征。由于SVM具有学习能力强、泛化性能好等特点，同时考虑新样本加入训练集后，支持向量集的变化情况，采用一种基于SVM增量学习的分类方法。通过对常见脉内调制雷达辐射源信号的仿真实验，表明分形维数是分类意义上的有并且基于SvM增量学习算法进行的分类具有较高的识别率。

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来源
《2007全国控制科学与工程博士生学术论坛》|2007年|784-790|共7页
会议地点上海
作者
叶菲; 罗景青;
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作者单位

中国机械工程学会;

中国自动化学会;

中国管理科学学会;

国务院学位办;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类雷达信号检测处理;
关键词
支持向量机; 盒维数; 信息维数; 雷达辐射源信号;

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