基于机器学习的雷达辐射源识别方法综述

发布时间：2025-06-06 00:21

　　 基于机器学习的雷达辐射源识别方法具有智能化程度高、鲁棒性好等优点,是雷达辐射源识别领域的研究热点。阐述了基于机器学习的雷达辐射源识别方法的基本原理和研究现状,总结归纳了基于神经网络、统计学习、集成学习、深度学习等4类主流雷达辐射源识别方法的优点与不足。最后阐述了基于深度学习的雷达辐射源识别方法将成为发展趋势,指出该方法面临的挑战,对未来的研究方向进行了展望。

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【部分图文】：

图1 基于机器学习的雷达辐射源识别原理框图

基于机器学习的雷达辐射源识别方法，是利用机器学习算法对已知雷达辐射源数据进行学习，构建识别模型，使用该模型对新数据进行预测即可获取雷达辐射源属性。其原理如图1所示。图2展示了近年来应用于雷达辐射源识别研究的主要的机器学习算法。

图2 基于机器学习的雷达辐射源识别方法框图

图2展示了近年来应用于雷达辐射源识别研究的主要的机器学习算法。1.1基于神经网络的雷达辐射源识别方法

本文编号：4049499