为解决实战运用中已有机器学习算法对侦察低截获雷达型号的识别问题,提出基于样本扩展与生成技术的识别框架.研究基于K-means和组合采样的样本扩展方法:针对新体制雷达频率捷变快、样式变化复杂的特点,首先运用K-means方法对原始样本数据进行聚类,实现对雷达型号的聚类划分;进一步,对于样本数据缺失和样本数据冗余的不同型号,分别运用SMOTE和随机均匀采样方法进行样本均衡.仿真结果表明,相比于原始样本集,所提出方法形成的均衡样本集能够增强识别模型的泛化能力,在保持对样本充足的雷达型号准确识别前提下,提高对侦察低截获雷达的型号识别准确率.
雷达型号识别 侦察低截获 SMOTE 样本生成