离散更新过程混合信号的分选方法及其在电子支援措施中的应用
机器学习
2024-11-11 v2
摘要
在本文中，我们提出了一种针对离散更新马尔可夫链混合信号的新分选方法。该方法依赖于最大化一个带惩罚项的似然得分。它利用了关于不同符号序列及其到达时间的所有可用信息。我们进行了理论分析，证明在关于分量过程的温和条件下，最小化该得分可以在大样本极限下恢复符号的真实划分。该理论分析随后通过合成数据实验得到验证。最后，该方法被应用于在 RESM（雷达电子支援措施）背景下分选来自不同辐射源的脉冲序列，我们证明所提出的方法在模拟作战数据集上与最先进的方法相比具有竞争力。
引用
@article{arxiv.2402.09166,
title = {Deinterleaving of Discrete Renewal Process Mixtures with Application to Electronic Support Measures},
author = {Jean Pinsolle and Olivier Goudet and Cyrille Enderli and Sylvain Lamprier and Jin-Kao Hao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.09166},
year = {2024}
}