典型文献
一种基于DBSCAN和XGBoost的多模式雷达辐射源型号识别方法
文献摘要：
雷达辐射源型号识别是雷达对抗侦察中的重要环节之一,文中提出一种基于机器学习的多模式雷达型号识别方法.首先,使用DBSCAN生成型号模板库,完成类似传统识别的雷达型号匹配;然后,使用XGBoost训练有监督分类器,进一步识别已知型号雷达.文中对多模式雷达型号识别进行仿真验证,通过在仿真数据上的识别分析表明,本方法能够有效识别不同雷达型号的信号.多模式雷达信号参数具有交错间隔分布的特点,通过与多种基线分类器进行比较,本方法对该类信号具有更好的识别效果.
文献关键词：
雷达辐射源型号识别;DBSCAN;XGBoost;多模式雷达
中图分类号：
作者姓名：
陈歆普;敖庆
作者机构：
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]陈歆普;敖庆-.一种基于DBSCAN和XGBoost的多模式雷达辐射源型号识别方法)[J].中国电子科学研究院学报,2022(07):635-640
A类：
多模式雷达,雷达辐射源型号识别,雷达型号,有监督分类器
B类：
DBSCAN,XGBoost,雷达对抗,侦察,基于机器学习,模板库,仿真验证,仿真数据,识别分析,雷达信号,数具
AB值：
0.127045
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