文献类型：期刊文章

作　　者：刘艺林[1,2] 李胜勇[1] 李伟鹏[1,3] 林晓烘[1] 毛盾[1]

LIU Yilin;LI Shengyong;LI Weipeng;LIN Xiaohong;MAO Dun(Naval University of Engineering,Wuhan 430000,China;No.91715 Unit of PLA,Guangzhou 510000,China;Army Logistics University,Chongqing 401000,China)

机构地区：[1]海军工程大学,武汉430000 [2]中国人民解放军91715部队,广州510000 [3]陆军勤务学院,重庆401000

出　　处：《电光与控制》

年　　份：2022

卷　　号：29

期　　号：2

起止页码：108-112

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD_E2021_2022、RCCSE、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为解决低信噪比条件下传统雷达辐射源识别准确性低、时效性差、稳健性不强的问题,提出了一种基于随机森林的雷达辐射源型号识别算法。算法以载频、脉宽、脉冲重复周期为识别特征向量,首先从先验样本集中随机抽取得到多个训练集,然后使用训练集构建多个决策树分类器,最后通过多个决策树分类器对新识别特征向量进行识别并投票得到最终识别结果。仿真实验表明,该算法在低信噪比条件下依然具有较好的稳健性与时效性,能够有效解决战场雷达辐射源识别的问题。

关 键 词：雷达辐射源 识别算法  随机森林  

分 类 号：TN974]