非合作目标样本极端缺失下的辐射源个体识别方法研究

基本信息
批准号:61501357
项目类别:青年科学基金项目
资助金额:19.00
负责人:张文博
学科分类:
依托单位:西安电子科技大学
批准年份:2015
结题年份:2018
起止时间:2016-01-01 - 2018-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:史亚,黄国鹏,李晨,何闯
关键词:
在线学习辐射源个体识别不平衡学习极限学习机数据描述
结项摘要

Specific emitter recognition is one of the research hotspots and key technologies in the field of electronic countermeasure, which is considered as an important foundation to improve our country electronic defense ability. However, in practical applications, the samples of non-cooperative targets with high threat degree are hard to obtain. In this case, the existing classifiers cannot achieve satisfactory recognition performance, which has become a bottleneck for the development of specific emitter recognition system. For this problem, this project will study on intelligent classification method, and focus on the following aspects: (1) studying a novel classification criterion based on minimizing the overall misclassification threat degree, and establishing a corresponding evaluating index based on false alarm rate and the overall misclassification threat degree; (2) Based on the above classification criterion, studying a multiclass data description method to solve extreme imbalance learning problem; (3) studying an online data description method based on key information updating, which can achieve real-time upgrading without the large-scale database. This project aims at proposing an intelligent classification method suited to the demand of specific emitter recognition, and the achievements can be easily extended to most of the automatic recognition systems, which will provide the corresponding theoretical and technical supports to enhance the performance of our electronic countermeasure system.

辐射源个体识别是电子对抗领域的研究热点和亟需解决的关键技术之一,是提高我国电子防御能力和水平的重要保障。然而,实际应用中,辐射源识别面临具有高威胁度的非合作目标样本极端缺失的问题,致使现有分类器性能下降甚至完全失效,这已成为制约辐射源个体识别系统发展的一个瓶颈。本项目针对该问题,开展智能分类方法研究,主要内容包括:(1)研究基于总体威胁最小化的判决准则,并建立与之配套的综合虚警率和总体误分威胁度的评价指标;(2)以上述判决准则为基础,研究针对样本极端不平衡问题的多类别数据描述方法;(3)研究基于关键信息更新的在线学习数据描述,使得系统可以在不依赖大规模数据库的基础上实时进行升级。本项目旨在构建一套符合辐射源个体识别实际需求的智能分类方法,该研究成果可以较容易地推广至大多数自动识别系统,从而为我国电子对抗体系整体性能的提升提供理论与技术支撑。

项目摘要

辐射源个体识别是电子对抗领域的研究热点和亟需解决的关键技术之一,是提高我国电子防御能力和水平的重要保障。然而,实际应用中,辐射源识别面临具有高威胁度的非合作目标样本极端缺失的问题,致使现有分类器性能下降甚至完全失效,这已成为制约辐射源个体识别系统发展的一个瓶颈。本项目针对该问题,开展智能分类方法研究,主要内容包括:(1)研究基于总体威胁最小化的判决准则,并建立与之配套的综合虚警率和总体误分威胁度的评价指标;(2)以上述判决准则为基础,研究针对样本极端不平衡问题的多类别数据描述方法;(3)研究基于关键信息更新的在线学习数据描述,使得系统可以在不依赖大规模数据库的基础上实时进行升级。

项目成果
{{index+1}}

{{i.achievement_title}}

{{i.achievement_title}}

DOI:{{i.doi}}
发表时间:{{i.publish_year}}

暂无此项成果

数据更新时间:2023-05-31

其他相关文献

1

多能耦合三相不平衡主动配电网与输电网交互随机模糊潮流方法

多能耦合三相不平衡主动配电网与输电网交互随机模糊潮流方法

DOI:10.13334/j.0258-8013.pcsee.190276
发表时间:2020
2

基于改进LinkNet的寒旱区遥感图像河流识别方法

基于改进LinkNet的寒旱区遥感图像河流识别方法

DOI:10.6041/j.issn.1000-1298.2022.07.022
发表时间:2022
3

智能煤矿建设路线与工程实践

智能煤矿建设路线与工程实践

DOI:10.13199/j.cnki.cst.2020.07.010
发表时间:2020
4

现代优化理论与应用

现代优化理论与应用

DOI:10.1360/SSM-2020-0035
发表时间:2020
5

基于小波高阶统计量的数字图像来源取证方法

基于小波高阶统计量的数字图像来源取证方法

DOI:
发表时间:2017

张文博的其他基金

相似国自然基金

1

复杂场景下非合作目标鲁棒识别方法研究

批准号:61472379
批准年份:2014
负责人:庄连生
学科分类:F0210
资助金额:83.00
项目类别:面上项目
2

基于海上监视系统的非合作目标检测与类型识别方法研究

批准号:61362002
批准年份:2013
负责人:刘永信
学科分类:F0123
资助金额:45.00
项目类别:地区科学基金项目
3

基于非合作空间辐射源的分布式成像技术

批准号:61172155
批准年份:2011
负责人:陈卫东
学科分类:F0116
资助金额:63.00
项目类别:面上项目
4

基于大样本的海上复杂环境下弱小目标检测研究

批准号:61701517
批准年份:2017
负责人:梁英杰
学科分类:F0117
资助金额:25.00
项目类别:青年科学基金项目