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复杂电磁环境下通信辐射源个体细微特征提取方法
被引量：
5
1
作者
雷迎科
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2018年第1期22-31,共10页
针对实际复杂电磁环境下通信辐射源个体细微特征提取面临的标签样本缺失问题,将半监督学习理论引入到通信辐射源细微特征提取,提出一种半监督框架下的局部近邻保持正则化判别分析方法。该方法在双谱估计的基础上,通过向线性判别模型中...
针对实际复杂电磁环境下通信辐射源个体细微特征提取面临的标签样本缺失问题,将半监督学习理论引入到通信辐射源细微特征提取,提出一种半监督框架下的局部近邻保持正则化判别分析方法。该方法在双谱估计的基础上,通过向线性判别模型中有效融入由无标签样本所提供的流形结构信息,从而将线性判别方法扩展到半监督学习。在实际采集的同种型号、同种厂家、相同批次以及相同工作模式的不同FM通信电台数据集上的实验结果表明,该方法能够获得更优的分类识别性能。
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关键词
通信辐射源
细微特征
双谱
局部近邻保持正则化
半监督学习
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职称材料
题名
复杂电磁环境下通信辐射源个体细微特征提取方法
被引量：
5
1
作者
雷迎科
机构
电子工程学院
通信信息控制和安全技术重点实验室
出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2018年第1期22-31,共10页
基金
国防科技重点实验室基金(9140C130502140C13068)资助项目
总装预研项目基金(9140A33030114JB39470)资助项目
+3 种基金
国家自然科学基金(61272333
61473237)资助项目
安徽省自然科学基金(1308085QF99
1408085MF129)资助项目
文摘
针对实际复杂电磁环境下通信辐射源个体细微特征提取面临的标签样本缺失问题,将半监督学习理论引入到通信辐射源细微特征提取,提出一种半监督框架下的局部近邻保持正则化判别分析方法。该方法在双谱估计的基础上,通过向线性判别模型中有效融入由无标签样本所提供的流形结构信息,从而将线性判别方法扩展到半监督学习。在实际采集的同种型号、同种厂家、相同批次以及相同工作模式的不同FM通信电台数据集上的实验结果表明,该方法能够获得更优的分类识别性能。
关键词
通信辐射源
细微特征
双谱
局部近邻保持正则化
半监督学习
Keywords
communication transmitter
fine feature
bispectrum
locally neighborhood preserving regularization
semi-supervised learning
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
复杂电磁环境下通信辐射源个体细微特征提取方法
雷迎科
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2018
5
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