[发明专利]一种基于改进TSVM的半监督通信辐射源个体识别方法

权利要求书

1.一种基于改进TSVM的半监督通信辐射源个体识别方法,其特征在于，包括以下步骤：

第①步：提取待识别辐射源个体的双谱特征，对信号进行双谱变换得到二维谱，采用矩形路径积分法将二维谱变为一维谱，每一条积分路径对应一个特征值；

第②步：采用主成分分析法对特征值进行降维处理，兼顾准确率和运算效率，选取合适的主成分维数，得到通信辐射源个体的特征向量；

第③步：使用l个有标签的样本进行有监督的SVM训练，得到分类器SVM₀；

第④步：基于分类器SVM₀对所有样本进行预测，得到所有样本的标签Label₀；

第⑤步：将Label₀的置信度按照降序排列，高于式(1)的部分，标签判定为“+1”，低于式(2)的部分，标签判定为“-1”，中间的部分若预测值大于0，则标签设为“+1”，若预测值小于0，则标签设为“-1”，得到新的样本标签Label₁；

其中，l代表有标签样本的数目，u代表无标签样本的数目，α为两种标签样本的比例，θ为阈值调节因子，θ值的确定依赖于先验知识，若事先知道训练样本和测试样本中各辐射源个体分布比例相近，θ选取为较小值，若分布比例未知或者相差较大，则θ设置为较大值，以增加自主迭代学习的能力；

第⑥步：选取Label₁中的80％，Label₀中的20％进行组合得到新的样本标签temp_Label₁，使用temp_Label₁对样本空间重新进行训练和预测，得到样本标签temp_Label₂，对temp_Label₂按照第⑤步中的方法进行更新，得到标签Label₂；

第⑦步：如果Label₂与Label₁相等，输出Label₂为预测结果，若不相同，令C₂＝min{C₁,2C₂}，C₁和C₂分别为有标签样本和无标签样本的惩罚因子，继续进行迭代，令i＝i+1，直到Label_i+1与Label_i相等，或者达到所设置的最大迭代次数为止，最后一次迭代的标签即为所述基于改进TSVM的半监督通信辐射源个体识别方法所预测的结果。