【摘 要】
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针对现有算法对战场新出现辐射源学习与分类能力较差的问题,提出了基于高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)的辐射源信号模式识别算法,该算法对信号在特征空间中的分布
【机 构】
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北京理工大学机电学院,北京遥感设备研究所
【基金项目】
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国防973计划项目资助(616196)
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针对现有算法对战场新出现辐射源学习与分类能力较差的问题,提出了基于高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)的辐射源信号模式识别算法,该算法对信号在特征空间中的分布模式进行在线学习,形成基于概率统计的分类模型,在分类中给出样本归属的似然概率。为了进一步提高算法的实时性,提出基于空间网格划分的快速EM(Expectation Maximization)方法,从而使GMM拟合的计算复杂度取决于网格划分的密度而不是样本数量,极大提高了算法效率。对电子侦察典型场景的仿真分析表明,算法能够
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