典型文献
基于知识原型网络的小样本多功能雷达工作模式识别
文献摘要：
在认知电子战中,对多功能雷达工作模式的识别是至关重要的一个环节.在实际中,由于多功能雷达工作模式的多样性、隐藏性,能侦收到的不同工作模式脉冲样本数可能较少.因此,如何在少量样本条件下,准确识别多功能雷达的工作模式,对雷达对抗具有重要意义.针对此问题,本文提出了一种将模式先验知识与原型网络相融合的识别方法.该方法的核心是将雷达工作模式先验知识进行编码映射,并融入原型网络训练,实现知识在网络模型中的内嵌,以在少量训练样本条件下获得更好的识别性能.仿真结果表明,融入了先验知识的原型网络与不使用先验知识的原型网络、SVM分类器相比,识别准确率分别提升了2.9％和10.5％.
文献关键词：
小样本;雷达模式识别;原型网络;先验知识融合
中图分类号：
作者姓名：
利强;张伟;金秋园;姚欣
作者机构：
电子科技大学信息与通信工程学院,四川成都611731;鹏城实验室,广东深圳518055;电子信息控制重点实验室,四川成都610036
文献出处：
引用格式：
[1]利强;张伟;金秋园;姚欣-.基于知识原型网络的小样本多功能雷达工作模式识别)[J].电子学报,2022(06):1344-1350
A类：
雷达模式识别,先验知识融合
B类：
基于知识,原型网络,小样本,多功能雷达,工作模式识别,认知电子战,少量样本,样本条件,准确识别,雷达对抗,编码映射,入原,网络训练,内嵌,训练样本,识别性,不使用,分类器,识别准确率
AB值：
0.264119
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