基于分類受限玻爾茲曼機的非線性節(jié)點探測研究.pdf

1、非線性節(jié)點探測是搜索和定位隱蔽微電子設備的主要手段，其主要優(yōu)勢在于無論是激活狀態(tài)還是關閉狀態(tài)的電子設備均可以探測。對于金屬和非金屬的探測，依據其諧波特性可以達到比較高的準確率。然而對于普通金屬和微電子設備的識別,由于二者均可以再輻射諧波信號，主要判定依據是PN結和金屬結的諧波特性不同。PN結在二次諧波頻率有較高的幅值，而金屬結在三次諧波頻率上幅值較高。這一過程容易受到環(huán)境和探測過程中的電磁波干擾，從而降低了準確率。因此,針對初步收集到的

2、諧波信號,訓練出合適的分類器從而提高檢測的準確度和可靠性具有重要的應用價值。
　　從這個角度出發(fā)，本文提出了一種基于受限玻爾茲曼機的非線性分類器，這一過程屬于接收到諧波信號之后處理階段。將預處理之后的諧波信號輸入玻爾茲曼機訓練出非線性分類器，從而提高準確率以及探測的可靠性。
　　（1）介紹了非線性節(jié)點的探測原理和實際運用中的相關參數
　　首先，介紹了非線性節(jié)點的定義以及諧波信號的關系。然后闡述了非線性探測器的主要結構和

3、工作原理。分析了基礎的數據參數并在此基礎上歸納了實際運用中的影響因素。
　?。?）研究了線性分類器方案并仿真分析
　　其次，對接收到的原始再輻射信號的預處理方式不同，該研究問題會轉化為不同類型的分類識別問題。以二次諧波和三次諧波幅值為縱橫坐標時，該問題即為二維平面線性分類問題。本文對模糊聚類算法和K-鄰近算法結合的分類方案進行了研究分析。通過分析線性分類器的優(yōu)化效果，闡述了分類器主要解決的具體問題。結果表明：線性分類器優(yōu)化效