针对先验信息残缺的非合作电子对抗背景下的低截获概率雷达信号识别问题,提出一种基于改进的半监督朴素贝叶斯的识别算法.该算法首先提取出4种低截获概率(low probability of intercept,LPI)雷达信号的双谱对角切片作为识别特征;针对传统的半监督朴素贝叶斯(semi-supervised Naive Bayes,SNB)在更新训练样本集过程中会产生迭代错误的不足,利用改进的SNB(Revised SNB,RSNB)算法构建分类器,完成对测试样本的识别.该方法通过在无标记样本集生成的置信度列表中选取置信度较高的样本添加到有标记样本集中,再利用预测后的分类结果对分类器参数(即特征期望向量(m-)i和方差向量σi)进行改进,有效解决了传统算法分类精度低且分类性能不稳定等缺点.理论分析和仿真结果表明,在LPI雷达信号识别问题,相比于SNB算法和传统的主成分分析加支持向量机法(principal component analysis-support vector machine,PCA-SVM),该算法具有更高的分类识别率和更好的分类性能.
信号识别 朴素贝叶斯 半监督学习 低截获概率雷达 双谱对角切片