航空计算技术
航空計算技術
항공계산기술
AERONAUTICAL COMPUTER TECHNIQUE
2009年
4期
18-21,26
,共5页
雷达辐射源识别%粗糙集%粗糙K-均值%RBF神经网络
雷達輻射源識彆%粗糙集%粗糙K-均值%RBF神經網絡
뢰체복사원식별%조조집%조조K-균치%RBF신경망락
针对新体制、新用途雷达辐射源信号难以识别的特点,用粗糙集理论对雷达辐射源信号进行离散化、属性约简、规则提取,达到分类的目的.用粗糙K-均值聚类方法计算径向基神经网络(RBFNN)的聚类中心,然后用粗糙集理论约简得到的规则构建径向基神经网络对未知雷达辐射源信号进行识别.仿真结果表明,这种基于粗糙集与RBF神经网络的识别模型减少了识别冗余特征、简化了神经网络结构,能有效地识别雷达辐射源信号.
針對新體製、新用途雷達輻射源信號難以識彆的特點,用粗糙集理論對雷達輻射源信號進行離散化、屬性約簡、規則提取,達到分類的目的.用粗糙K-均值聚類方法計算徑嚮基神經網絡(RBFNN)的聚類中心,然後用粗糙集理論約簡得到的規則構建徑嚮基神經網絡對未知雷達輻射源信號進行識彆.倣真結果錶明,這種基于粗糙集與RBF神經網絡的識彆模型減少瞭識彆冗餘特徵、簡化瞭神經網絡結構,能有效地識彆雷達輻射源信號.
침대신체제、신용도뢰체복사원신호난이식별적특점,용조조집이론대뢰체복사원신호진행리산화、속성약간、규칙제취,체도분류적목적.용조조K-균치취류방법계산경향기신경망락(RBFNN)적취류중심,연후용조조집이론약간득도적규칙구건경향기신경망락대미지뢰체복사원신호진행식별.방진결과표명,저충기우조조집여RBF신경망락적식별모형감소료식별용여특정、간화료신경망락결구,능유효지식별뢰체복사원신호.
