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A GMM-Based Algorithm for Classification of Radar Emitters

机译:基于GMM的雷达辐射源分类算法

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摘要

A Gaussian Mixture Model(GMM)-based Algorithm for the Classification of Radar emitters in autonomous Electronic Support Measure Systems is described in this paper.We first build a Gaussian model for every radar emitter,and then use the Expectation-Maximization (EM) Algorithm to train the parameters of the model.Finally,we construct a classifier whose input is the parameters of pulse and whose output is the type of radar.Results of experiments and comparisons with Neural Network Algorithm (Fuzzy ARTMAP) demonstrate that the proposed algorithm is effective in the condition of low SNR.
机译:本文介绍了一种基于高斯混合模型(GMM)的自主电子支持测量系统中雷达辐射源分类算法。我们首先为每个雷达辐射源建立一个高斯模型,然后使用期望最大化(EM)算法最后,构造了一个分类器,该分类器的输入为脉冲参数,其输出为雷达类型。实验结果与神经网络算法(模糊ARTMAP)的比较结果表明,该算法是有效的。在低SNR的情况下。

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