一种基于随机森林的雷达辐射源个体识别方法  

Radar Individual Identification Based on Random Forest

作　　者：吴高洁 熊波 邓文 

机构地区：[1]电子信息控制重点实验室,成都610036

出　　处：《电子对抗》2016年第3期16-19,共4页Electronic Warfare

摘　　要：针对当前复杂体制雷达难以识别的问题，提出了一种基于神经网络的识别方法，使用随机森林组合分类器，并结合多维无意调制特征来识别不同的雷达个体，该方法首先对已知雷达脉冲原始采样数据进行精细分析，用多维脉冲细微特征构建特征向量，并利用小波变换对特征进行降维，然后通过随机森林训练得出组合分类器，在实时模式下，利用训练出来的组合分类器进行单脉冲实时识别，给出基于统计的辐射源个体识别结果。通过实验验证了该方法具有良好的可用性和较高的识别率，为复杂雷达识别提供了一个新的思路。Aimed at the problem of identification of complex radar, this article proposes a rec- ognition method based on neural network, using a combination of random forest classifier, com- bined with multidimensional unintentional modulation feature to recognize radar individual. Firstly we need to analyze the known pulse data, construct the feature vector and normalize fea- ture by using the wavelet transform, then we can use the trained classify to get the individual i- dentification results. The contrast experiment shows that this method has good feasibility and effect, and this method provides a new method for recognition of complex radar system.

关 键 词：雷达辐射源个体识别 随机森林 小波变换 模式识别 神经网络 

分 类 号：TN95[电子电信—信号与信息处理]