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Open-MUSIC:基于度量学习与特征子空间投影的电磁目标开集识别算法
文献摘要：
在越来越复杂的电磁频谱环境中,要想实现对频谱资源的管控,首先要判断发送信号的辐射源是否是己方已知的.针对此问题,本文提出了一种基于计算特征子空间投影比值的算法Open-MUSIC(MUltiple SIgnal Classifi?cation),通过神经网络获得已知类特征表示;进而得到已知类特征矩阵的两个正交子空间;以特征在两个子空间内的投影比值为指标,对辐射源信号样本是否为已知做判决.在3个数据集上的仿真表明,Open-MUSIC算法的性能在电磁数据集上较其他方法提升了3％以上.
文献关键词：
开集识别;特征子空间分解;中心损失;投影
中图分类号：
作者姓名：
杨柳;利强;邵怀宗
作者机构：
电子科技大学信息与通信工程学院,四川成都611731
文献出处：
引用格式：
[1]杨柳;利强;邵怀宗-.Open-MUSIC:基于度量学习与特征子空间投影的电磁目标开集识别算法)[J].电子学报,2022(06):1310-1318
A类：
MUltiple,SIgnal,特征子空间分解
B类：
Open,MUSIC,度量学习,子空间投影,电磁目标,开集识别,识别算法,电磁频谱,频谱资源,发送,送信,辐射源,是否是,己方,Classifi,cation,知类,特征表示,特征矩阵,交子,源信号,判决,电磁数据,其他方法,中心损失
AB值：
0.380878
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