資料介紹
針對頻譜彌散干擾、切片組合干擾、靈巧噪聲干擾、噪聲調幅-距離欺騙加性復合干擾與噪聲調頻-距離欺騙加性復合干擾5種干擾類型的識別問題,提岀一種基于SAE-GA-SVM的檢測模型算法。建立目標回波與干擾信號的數學模型,采用多域聯合的特征提取方法提取47維特征。為有效去除冗余信息并保持較高的識別率,運用深度學習中的稀疏自編碼器(SAE),通過SAE結構建立高維空間和低維空間的雙向映射,從而獲得原始數據的相應最優低維表示。利用遺傳算法優化支持向量機的懲罰因子和核函數參數,構建基于 SAE-GA-SVM的雷達新型干擾識別檢測模型。仿真結果表明,該模型能夠有效降低特征維度,楣比傳統的GA-SVM檢測模型識別準確率提高10%。

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