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申请/专利权人：中国人民解放军海军航空大学

摘要：本发明公开了一种小样本条件下认知传感网对未确知威胁的识别方法，属于电子对抗技术领域，通过认知传感网电子对抗侦察系统对未确知威胁进行自主识别，基于Bootstrap方法获取未确知威胁原始信息充分统计量，实现小样本条件下的目标信号特征信息提取及整定，通过Bootstrap假设检验对感知节点的弱分类器进行SVM参数择优，对未确知威胁进行小样本条件下的分类识别，通过骨干节点组成的强分类器对分类识别信息进行相似性性能度量，最终实现未确知威胁自主识别，本发明所提方法降低了自适应威胁和小样本环境对电子对抗侦察系统的不利影响，提高了电子对抗侦察系统在小样本条件下的未确知威胁感知识别能力和分布式侦察资源的利用效率。

主权项：1.一种小样本条件下认知传感网对未确知威胁的识别方法，其特征在于：步骤一、传感节点基于预置侦察策略对复杂电磁环境进行威胁感知，并将预分选生成的未确知威胁集{TDWiU}发送至电子对抗侦察认知引擎；步骤二、认知引擎对未确知威胁集{TDWiU}进行去冲突检验，依次检验未确知威胁集中的预分选辐射源是否存在；如第i个预分选辐射源TDWiU检验存在，则将其列入待识别目标清单并转入训练阶段；步骤三、根据待识别目标清单建立目标状态及电磁行为特征模型；对有效样本数未达到阈值η的目标，基于Bootstrap方法获取原始信息充分统计量，在小样本条件下提取并整定目标信号特征信息；传感节点基于无监督方法训练认知引擎，将学习到的特征信息写入知识库，并转入识别阶段；当有效样本数小于阈值η时，所述阈值η取不小于5的整数，小样本条件下基于Bootstrap方法提取并整定特征信息的步骤为：1对于待识别目标Xi，建立样本集Xi，t＝{x0，x1，…，xT-1}，所述样本集共包含T个样本xt，其中t＝0，1，…，T-1；2对样本进行特征信息整定，令为特征参数；对进行Bootstrap重抽样，得到Bootstrap样本令得到xt的Bootstrap样本3基于Bootstrap样本计算得到特征参数的Bootstrap估计值4重复步骤2、步骤3N次，得到5提取Bootstrap特征参数的方差以的方差作为样本特征参数的特征估计步骤四、感知节点基于SVM支持向量机建立弱分类器，并通过Bootstrap假设检验进行SVM参数择优，对未确知威胁进行小样本条件下的分类识别；步骤五、认知传感网通过骨干节点将各感知节点建立的弱分类器组成强分类器，对分类识别信息进行相似性性能度量，并输出识别结果。

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权利要求：

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