辐射源识别的多传感器融合算法：协作表示Boosting提升低信噪比性能

本文主要探讨了在现代辐射源识别领域，单传感器识别方法的局限性在低信噪比环境下表现得尤为明显，仅仅提升单个探测平台的性能已经不能满足实际应用的需求。针对这一问题，研究人员提出了基于协作表示Boosting的辐射源多传感器融合识别算法。该算法的关键在于充分利用多传感器数据的冗余性和互补性，通过时频分析技术从多个处理分支中提取丰富的特征信息。 时频分析是一种有效的信号处理方法，它能够在时间域和频域之间提供更全面的信号特性描述，这对于区分不同辐射源至关重要。通过这种方法，算法能够捕捉到辐射源信号随时间和频率变化的动态特性，提高了识别的精度和鲁棒性。 协作表示是一种机器学习策略，它将多个模型的预测结果视为一个整体，通过学习它们之间的相互关系来优化整体的性能。在Boosting框架下，这个过程涉及到在每次迭代中动态调整各个模型的权重，以减小剩余错误，最终达到最小分类残差的目标。这样，多传感器的信息被有效地整合到了一个决策域中，实现了更为准确和可靠的识别。 实验结果显示，基于协作表示Boosting的多传感器融合识别算法在低信噪比环境下表现出显著的优势，具有更强的噪声抗干扰能力，即使在复杂的环境中也能保持较高的识别精度。此外，该算法设计简单，易于实现，对于实际应用具有很高的实用价值。 总结来说，本文的核心贡献是提出了一种创新的融合方法，结合了协作表示和Boosting技术，有效解决了单传感器辐射源识别在复杂环境下的不足，提升了辐射源识别的性能和鲁棒性，为多传感器系统在实际场景中的应用提供了新的可能。