基于粗糙集的雷达辐射源信号识别

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1、8航天电子对抗第26卷第4期0引言基于粗糙集的雷达辐射源信号识别李楠，曲长文，苏峰，平殿发(海军航空工程学院，山东烟台264001)摘要：雷达信号识别是侦察系统信号处理的目的，是整个雷达对抗信号处理中的关键性环节，为解决雷达辐射源信号模式识别困难的问题，在深入研究粗糙集理论的基础上，将其同辐射源信号识别问题相结合，给出了基于粗糙集的辐射源信号识别模型。同时介绍了连续属性离散化、知识约简和规则提取的概念，给出Z基于粗糙集的识别过程。实验表明该方法减少了识别的主观因素，能有效处理辐射源识别中的模糊性和不确定性，具有广阔的应用前景。关键词：粗糙集；辐射源识别；知

2、识约简；规则集中图分类号：TPl81文献标识码：ARadaremittersignalrecognitionbasedonroughsetLiNan，QuChangwen，SuFeng，PingDianfa(NavalAeronauticalandAstronauticalUniversity，Yantai264001，Shandong，China)Abstract：Thepurposeofreconnaissancesystem’Sinformationprocessingisradaremittersignalrecogni—tion，whichisa

3、lsoakeystepinwholeprocessofradarreconnaissanceinformationprocessing．InordertOre—solvethedifficultemitterrecognitionproblem。roughsetisdeeplystudiedandintroducedintoemitterrecogni—tionproblem．Anewemittersignalrecognitionmodelisestablished．Atthesametime，discreteattribute，knowl—edgere

4、ductionandrulesextractingareintroduced。andrecognitionprocessbasedonroughsetispresented．Atlast，thesimulationresultsillustratethatthenewmodelreducessubjectfactorsandcandealwiththevaguenessanduncertaintyinradaremitterrecognition。SOitwillhavewideapplications．Keywords：roughset；emitterr

5、ecognition；knowledgereduction；rulesset现有的辐射源识别方法主要有专家系统法[1]、神经网络法[2]、D-S推理法[3]、基于模糊集理论的识别方法、基于属性测度的识别法、基于灰色关联的识别法[4]、基于分形维数[53的识别法等。随着雷达辐射源技术的不断发展，世界各国都使用大量常规或特殊体制的辐射源设备，配置空间逐渐扩大，配置数量大大增加。实际战场环境中，辐射源识别难以获得辐射源样本数据及识别的先验知识，不同型号的检测数据具有较大的重叠性，样本可分性差，难以达到高识别率。近来粗糙集这一新的数学理论成为信息科学领域的研究热点

6、之一，它已经在许多领域得到了广泛应用[s’7]。本文将粗糙集[8]用于辐射源识别中，给出了基于收稿日期：2010一03—20,2010一04—30修回。作者简介：李楠(1979一)．男，博士研究生。研究方向为辐射源识别、信号处理。粗糙集的辐射源识别方法和步骤，建立了相应的模型，并将识别模型用于雷达辐射源用途识别，给出了具体的实例，结果证明基于粗糙集的辐射源信号识别是有效的，这为解决辐射源识别困难的问题指出了一条新途径。1粗糙集相关定义定义1对于一个给定的对象论域U，U上的分类族定义为一个U上的知识库，引入等价关系代替分类，当R为【，上的等价关系时，则U／R

7、为R的所有等价类族，用Ex]R表示子集X属于R中的一个范畴，且R包含元素z∈U，若PCR，则nP也是一个等价关系，称为P上的不可分辨关系，记作IND(P)，且有[z]IND(P)=nEx]R。REP定义2决策表S=(【，，A，y，，)，其中U是对象或实例的非空有限集合，A是属性的非空有限集合，A=CUD，CnD=盛，C为条件属性集，D为决策属性集，V=UU，vo是属性a的值域。2010(4)李楠．等：基于粗糙集的雷达辐射源信号识别9定义3设任一子集X∈【，，R为一等价关系，则当X能被某些R基本范畴的并表示时，称子集X为R可定义集，否则称X为R不可定义集。R

8、不可定义集是子集X上不可能恰好被定义的，也称为R不一致集或称R粗糙