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基于特征提取和机器学习的电磁目标识别方法
文献摘要：
电磁目标识别在军事领域中非常重要.为了准确识别电磁目标,本文提出一种基于特征提取和机器学习的电磁目标识别方法.首先,通过重采样、改变幅值和信号叠加三种方法扩充电磁目标数据库;然后,提取电磁目标的时域和频域统计特征;之后,通过主成分分析方法进行特征降维,保留前三个主成分;最后,用机器学习算法进行分类识别.研究结果表明,本文所提出的方法能够准确快速地识别电磁目标,在不同信噪比下的识别准确率均在98％以上.
文献关键词：
电磁目标;特征提取;特征降维;机器学习
中图分类号：
作者姓名：
徐洪志;姚家驰;刘超;李彩霞;蒋东翔;孙腾龙;赵新青
作者机构：
中国人民解放军32142部队 河北保定 071000;清华大学 北京 100084;河北大学 河北保定 071000
文献出处：
引用格式：
[1]徐洪志;姚家驰;刘超;李彩霞;蒋东翔;孙腾龙;赵新青-.基于特征提取和机器学习的电磁目标识别方法)[J].火控雷达技术,2022(02):10-14
A类：
B类：
电磁目标,目标识别方法,军事领域,准确识别,重采样,变幅,信号叠加,三种方法,频域,统计特征,主成分分析方法,特征降维,机器学习算法,分类识别,准确快速,识别准确率
AB值：
0.282411
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