基于粗集理論的雷達輻射源信號識別
2005-04-29 00:44:03張葛祥金煒東胡來招
西安交通大學學報 2005年8期
張葛祥 金煒東 胡來招
摘要：將粗集理論(RST)引入到雷達輻射源信號(RES)識別中，提出一種區間連續屬性離散化新方法及相應的特征選擇算法，將RST與神經網絡(NN)結合，設計粗集神經網絡(RNN)分類器．實驗結果表明，該方法解決了已有方法難以處理的區間連續屬性離散化問題，獲得的正確識別率比其他3種方法分別高出7．29％、4．34％和4．00％．RNN的平均訓練代數比NN少97．54，RNN的平均識別率比NN高2．84％，這表明RNN具有比NN更好的分類能力和泛化能力，從而證實了該方法的有效性和可行性．
關鍵詞：信號識別；粗集理論；雷達輻射源
中圖分類號：TN957；TPl8文獻標識碼：A文章編號：0253—987X(2005)08—0871—05
