为解决复杂电磁环境中对新体制雷达型号识别模糊的问题,研究设计了一种基于Stacking组合分类方法的识别技术.首先,运用多个卷积神经网络(CNN)对雷达特征参数进行逐级识别,输出识别结果,以实现对雷达参数特征空间非线性识别边界的自动提取;进一步,运用卷积神经网络的输出作为支持向量机(SVM)的输入,最终由SVM输出识别结果.仿真分析表明,相比于单一的智能识别算法,所提出方法能够有效组合运用各基分类器(CNN、SVM)的优点,获取更准确的识别结果.
Stacking框架 卷积神经网络 支持向量机 型号识别