基于多权重属性测度和信息融合的辐射源识别算法

  • 李楠
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  • 西京学院信息工程学院,西安 710123

李楠(1979-),男,西安人,副教授,博士,研究方向:电子信息处理、目标识别。

收稿日期: 2018-05-09

  网络出版日期: 2025-05-20

基金资助

国家自然科学基金(60572161;61102166)

Emitter Recognition Based on Adaptive Weight Attribute Measure and Information Fusion

  • LI Nan
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  • School of Information Engineering, Xijing University, Xi'an 710123, China

Received date: 2018-05-09

  Online published: 2025-05-20

摘要

针对复杂电磁环境下辐射源正确识别率低的问题,提出基于多权重属性测度和信息融合的辐射源识别方法。分析辐射源识别研究现状,发现辐射源信号特征参数在识别中的权重影响识别效果,给出层次分析定权法、熵值定权法、粗糙集定权法,同时列出信息融合的步骤,构建基于多权重属性测度和信息融合的辐射源识别算法和识别系统,仿真实验表明,该方法能获得较高的辐射源识别率。

本文引用格式

李楠 . 基于多权重属性测度和信息融合的辐射源识别算法[J]. 弹箭与制导学报, 2019 , 39(2) : 120 -124 . DOI: 10.15892/j.cnki.djzdxb.2019.02.028

Abstract

Aiming at low recognition rate of radar emitter in complex electromagnetic environment, a new algorithm based on multi-weight attribute measure and information fusion is presented. The status of emitter recognition research is analyzed, characteristic parameter weights of emitter signal are influence recognition effect, three weights confirm methods are described, which are the weights of AHP, the weights of entropy value and the weights of rough set assignment, meanwhile, the steps of information fusion are list. After that, the emitter recognition algorithm and system are proposed. Simulation results show that the new algorithm have higher emitter recognition rate.

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