基于多重分形和半监督EM的LPI雷达信号识别

来源期刊：控制与决策2018年第11期

论文作者：王星 符颖 陈游 周一鹏 呙鹏程

文章页码：1941 - 1949

关键词：多重分形;半监督学习;Self-training;信号识别;低截获概率雷达;

摘    要：针对先验信息不完整的非合作电子对抗背景下的低截获概率雷达信号识别问题,提出一种基于多重分形和半监督最大期望（EM）的识别算法.该算法计算出信号的多重分形谱,提取出信号的多重分形谱参数特征;针对EM算法中全部未标记样本集的加入会造成收敛速度缓慢甚至有可能影响到分类精度的缺陷,引入Self-training思想,提出一种基于Self-training的半监督EM算法.该算法通过挑选最为确定的一个或多个未标记样本来更新样本集,使得未标记样本集不断缩小进而加快分类器的训练速度,也可有效避免错误的累加,在一定程度上可提高分类精度.理论分析和仿真结果表明,在LPI雷达信号识别问题上,所提出的算法在不同的信噪比下具有更高的分类识别率和更好的实时性.