【摘 要】
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针对雷达辐射源型号识别,提出一种基于LightGBM集成树学习与特征工程的识别方法。识别技术采用模式识别方法,由特征提取和分类器组成。信号参数级的分选结果是一种表格式的结构化数据。采用基于LightGBM集成树的分类算法,对于结构化数据,该算法展现出优异的性能。利用特征工程对分选结果中的数值属性和标称属性进行转换,作为LightGBM学习算法的输入特征。测试结果表明LightGBM算法在仿真数据集上能够有效识别雷达辐射源。基于LightGBM集成树模型,数值特征和标称特征的融合能够近一步提升识别效果。
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针对雷达辐射源型号识别,提出一种基于LightGBM集成树学习与特征工程的识别方法。识别技术采用模式识别方法,由特征提取和分类器组成。信号参数级的分选结果是一种表格式的结构化数据。采用基于LightGBM集成树的分类算法,对于结构化数据,该算法展现出优异的性能。利用特征工程对分选结果中的数值属性和标称属性进行转换,作为LightGBM学习算法的输入特征。测试结果表明LightGBM算法在仿真数据集上能够有效识别雷达辐射源。基于LightGBM集成树模型,数值特征和标称特征的融合能够近一步提升识别效果。
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