[发明专利]一种改进粒子群极限学习机的辐射源信号识别方法有效
| 申请号： | 202110353155.3 | 申请日： | 2021-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN113076996B | 公开（公告）日： | 2022-08-23 |
| 发明（设计）人： | 陈小惠;彭杰;薛毓楠;刘文文 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏科专利代理有限责任公司 32102 | 代理人： | 范丹丹 |
| 地址： | 210000 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明揭示了一种改进粒子群极限学习机的辐射源信号识别方法，该方法包括以下步骤：S1：将辐射源信号进行预处理；S2：对S1步骤得到的预处理后的信号提取特征参数，获取训练样本以及测试样本；S3：将S2步骤中得到的训练样本放入极限学习机中，并初始化粒子群优化算法的参数，以指数函数法获取学习因子值；S4：经过S3步骤中极限学习机的学习，算出均方误差作为适度值与惯性权重划分，并不断更新粒子的速度与位置，调整极限学习机的连接权重和阈值。该方法主要解决传统优化极限学习机分类精度不高等问题，在信噪比较低的环境下快速寻优且识别率达到95%以上，该方法能够快速寻优，提高学习效率，来增加个体识别的正确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 改进 粒子 极限 学习机 辐射源 信号 识别 方法 | ||
【主权项】：
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