[發明專利]一種面向數據庫殘缺的雷達輻射源識別方法

在審

• 申請號: 201811103163.7
• 申請日: 2018-09-20
• 公開（公告）號: CN109490838A
• 公開（公告）日: 2019-03-19
• 發明（設計）人: 朱衛綱;陳維高;曲衛;李彩萍;唐曉婧;何永華;崔巍巍;邢強;張永順;曾創展;范欣妍;李昆
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍戰略支援部隊航天工程大學
• 主分類號: G01S7/02
• 分類號: G01S7/02;G06K9/62
• 代理公司: 北京理工大學專利中心 11120
• 代理人: 高會允;仇蕾安

1.一種面向數據庫殘缺的雷達輻射源識別方法，其特征在于，包括：

步驟一、針對包含缺失參數的雷達先驗知識數據樣本集進行多重劃分，獲得不含缺失參數的樣本子集，所述樣本子集中每個樣本依據其所屬雷達輻射源建立標簽；

步驟二、針對各所述樣本子集及其標簽，采用隨機森林算法構建子分類器，并采用投票法組合個子分類器的結果，訓練獲得識別模型；

步驟三、利用所述識別模型處理待識別數據，獲得所述待識別數據的雷法輻射源識別結果。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述包含缺失參數的雷達先驗知識數據樣本集為X＝{x₁,x₂,…,x_l}，每個樣本具備n維特征，特征集為D＝{α₁,α₂,…,α_n}；其中x_i為X中的任意樣本，i為整數，取值范圍為[1，l]，l為樣本總數；n為特征維數，α₁,α₂,…,α_n為第1～n維特征；為樣本x_i中第1～n維特征的取值；

則所述針對包含缺失參數的雷達先驗知識數據樣本集進行多重劃分，獲得不含缺失參數的樣本子集，具體步驟如下：

S101、依據缺失參數的屬性對所述雷達先驗知識數據樣本集中每個樣本進行標記，在第i個樣本中，若存在一個特征集合當前樣本在包含的所有特征上參數缺失，在其他特征上存在參數值，則該特征集合即為當前樣本的缺失特征集，對應的完全特征集為

遍歷整個雷達先驗知識數據樣本集X，得到X的完全特征集的集合D′＝{D′₁,D′₂,…,D′_l}，以及缺失特征集的集合

遍歷整個缺失特征集的集合合并其中重復出現的子集，得到缺失模式集合s為缺失模式的數量，1≤s＜l；unique為合并重復子集操作；

S102、設V＝{V₁,V₂,…,V_s}代表針對雷達先驗知識數據樣本集進行多重劃分后生成的特征集，V₁,V₂,…,V_s為其中的特征子集，則對于任意特征子集V_a，a為整數，取值范圍為1≤a≤s；

V_a＝D-S_a；

S103、在多重劃分后的特征集V＝{V₁,V₂,…,V_s}中，每個特征子集均對應了多重劃分后樣本子集的特征，利用X對各特征子集V₁,V₂,…,V_s進行投影，刪除參數值缺失的樣本，獲得多重劃分后的樣本集其中即為不含缺失參數的樣本子集；

對于X對任意特征子集V_a投影

其中Φ表示缺失值；α_e、分別指X的第e個特征和第i個樣本第e個特征的參數值。