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雷达辐射源识别

项目概况
雷达辐射源识别作为雷达探测的关键环节，在雷达对抗中具有十分重要的作用。其任务是对侦察得到的雷达信号进行分析，确定辐射源的体制、状态、用途、型号、威胁等级等信息。雷达辐射源分类识别是现代电子信号处理和网络中心战中感知的关键技术，是当前电子情报侦察系统和电子支援系统中的瓶颈技术。随着电子侦察技术的发展，常常出现新型未知辐射源，以及推出新体制下的雷达辐射源产品，不具有或极少具有型号标签的新型辐射源样本。非合作式目标识别使得标记新型号的样本变的非常困难和昂贵，往往只有专家标注的少量带有类型标签的样本数据。因缺乏足够带标签的样本，难以训练有效的体制或型号预测器。本成果以新体制辐射源分类为应用背景，以多源迁移学习模型与多源共享子空间分析为基本突破口，提取多源共享子空间获取、迁移学习分类性能差、多源样本迁移学习时间开销较大等问题。最终形成一个集多源共享子空间建立、多源可迁移性分析及每个源域样本可迁移性为一体的新的多源迁移学习新技术，为认知雷达提供新的技术支持。
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