作者：张葛祥; 金炜东; 胡来招信号处理特征选择相像系数雷达辐射源
摘要：提出一种基于相像系数(RC)的特征选择新方法,给出了RC的定义和基于RC的类别可分离性判据,描述了基于RC和量子遗传算法的雷达辐射源信号特征选择算法,设计了神经网络分类器,并将该方法与基于距离准则的顺序前进法(SFSDC)和吕铁军的方法(GADC)作了特征选择和分类识别的对比实验.结果表明,本文方法无需事先指定最优特征子集的维数,能可靠有效地选择出最佳特征子集,不仅大大降低了特征向量的维数,简化了分类器的设计,而且获得了比原始特征集、SFSDC和GADC更高的正确识别率和识别效率.
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