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申请/专利权人：哈尔滨工程大学;北京仿真中心
摘要：本申请公开了一种基于自适应海鸟算法的雷达信号开集识别方法，属于信号识别技术领域，通过样本筛选算法筛选出可靠样本构建雷达信号样本库，基于雷达信号样本库构建自适应阈值，提高方法的识别率以及增强其普适性；同时设计自适应海鸟算法对自适应阈值权重寻优，构建探索方向因子，结合螺旋优化搜索与直线优化搜索，扩大搜索范围以及加强搜索能力，加入随迭代次数改变的自适应权重与自适应步长，平衡了全局搜索能力与局部搜索能力，提升了雷达信号开集识别方法的可靠性，进一步设计并训练LSTM网络，对特征进行提取并得到嵌入向量，增强了网络的泛化性和适应性，提升了雷达信号开集识别方法准确性和普适性，有效提高未知信号识别的准确率。
主权项：1.一种基于自适应海鸟算法的雷达信号开集识别方法，其特征在于，包括：获取训练集、验证集和测试集，其中，所述训练集包括若干已知雷达信号，所述验证集和所述测试集均包括若干未知雷达信号；构建LSTM网络，基于所述训练集对所述LSTM网络进行训练并得到特征提取网络；根据所述特征提取网络分别获取所述训练集和所述验证集的嵌入向量，利用UMAP算法分别对所述训练集和所述验证集的嵌入向量进行降维处理并得到相应低维特征；根据所述训练集的低维特征，利用基于距离的样本筛选算法筛选出可靠样本以构建已知雷达信号样本库；根据所述样本库和所述验证集的低维特征，构建用于未知雷达信号识别的自适应阈值；通过设计自适应海鸟算法对所述自适应阈值进行权重寻优，结合螺旋优化搜索与直线优化搜索并设计自适应权重与自适应步长，同时引入探索方向因子进行迭代计算得到最优权重；根据所述特征提取网络和基于所述最优权重的自适应阈值对所述测试集进行未知雷达信号的识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工程大学 北京仿真中心 一种基于自适应海鸟算法的雷达信号开集识别方法
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