公开(公告)号：CN114966596A

公开(公告)日：2022-08-30

申请号：CN202210562817.2

申请日：2022-05-23

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 于雷 ,  位寅生 ,  李元彪

IPC: G01S7/41

Abstract: 一种基于多机器学习与层次化分类的电离层杂波识别方法，涉及雷达信号处理技术领域，针对现有技术中不能精准地区分电离层杂波的问题，本申请提升了对不同类型杂波的识别准确率，并进一步扩充样本集，本申请在所用实测样本集上，在第一层中训练辅助分类器对未标注样本预测性能相较传统算法有较大改善，最大提升40％以上，缓解了样本数量不足的问题；对6类不同特性强电离层杂波样本识别达到88.47％的平均预测准确率，较传统算法提升50％以上。

公开(公告)号：CN114966596B

公开(公告)日：2024-09-17

申请号：CN202210562817.2

申请日：2022-05-23

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 于雷 ,  位寅生 ,  李元彪

IPC: G01S7/41

Abstract: 一种基于多机器学习与层次化分类的电离层杂波识别方法，涉及雷达信号处理技术领域，针对现有技术中不能精准地区分电离层杂波的问题，本申请提升了对不同类型杂波的识别准确率，并进一步扩充样本集，本申请在所用实测样本集上，在第一层中训练辅助分类器对未标注样本预测性能相较传统算法有较大改善，最大提升40％以上，缓解了样本数量不足的问题；对6类不同特性强电离层杂波样本识别达到88.47％的平均预测准确率，较传统算法提升50％以上。