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偏联系数聚类和随机森林算法在雷达信号分选中的应用
为了提高雷达调制信号在电子对抗环境中的分选准确度,建立了基于偏联系数模糊聚类(PCFCM)算法和教与学随机森林(TLRF)算法的雷达调制信号分选(PCFCM-TLRF)模型。该模型引入偏联系数(PCN)改进K均值聚类(K-means)算法,优化模糊C均值聚类(FCM)算法,用优化后的FCM算法对信号样本集进行预处理;使用“教与学”优化(TLBO)算法优化随机森林(RF)算法,使优化后的RF算法能够以更低的复杂度构成更优的分类器;将预处理后的样本作为TLRF中的训练样本实现信号分选。研究结果表明,
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-22
文件大小:3145728
提供者:
weixin_38683930