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A three-way incremental-learning algorithm for radar emitter identification

Frontiers of Computer Science 2016年第4期10卷 673-688页

作者： Xin XU Wei WANG Jianhong WANG Science and Technology on Information System Engineering Laboratory Nanjing Research Institute of Electronic Engineering (NRIEE) Nanjing 210007 China State Key Laboratory for Novel Software and Technology Nanjing University Nanjing 210093 China

radar emitter identification has been recognized as an indispensable task for electronic intelligence system. With the increasingly accumulated radar emitter intelligence and information, one key issue is to rebuild the radar emitter classifier efficiently with the newly-arrived information. Although existing incremental learning algorithms are superior in saving significant computational cost by incremental learning on continuously increasing training samples, they are not adaptable enough yet when emitter types , features and sampies are increasing dramatically. For instance, the intra-pulse characters of emitter signals could be fitrther extracted and thus expand the feature dimension. The; same goes for the radar emitter type dimension when samples from new radar emitter types are gathered. In addition, existing incremental classifiers are still problematic in terms of computational cost, sensitivity to data input order, and difficulty in multiemitter type identification. To address the above problems, we bring forward a three-way incremental learning algorithm （TILA） for radar emitter identification which is adaptable for the increase in emitter features, types and. samples.

关键词： radar emitter identification incremental learning classification data mining

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