具有可解释性的OFDM雷达信号识别方法

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针对目前正交频分复用(OFDM)雷达信号识别方法存在的问题,提出了一种具有可解释性的OFDM雷达信号识别方法。该方法是通过基于树结构的流程优化(TPOT)和与模型无关的局部可理解的解释性(LIME)相结合对OFDM雷达信号进行识别。针对OFDM雷达信号特性提取了复杂度特征和基于时频图矩阵的奇异值熵,组成特征向量;通过TPOT,得到表现最佳的机器学习流程;通过"解释器"解释预测结果,对识别结果做出是否识别正确的风险评估,同时可根据OFDM雷达信号的解释性,得到哪些信号不易区分。实验表明,
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