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针对频谱弥散干扰、切片组合干扰、灵巧噪声干扰、噪声调幅-距离欺骗加性复合干扰与噪声调频-距离欺骗加性复合干扰5种干扰类型的识别问题，提岀一种基于SAE-GA-SVM的检测模型算法。建立目标回波与干扰信号的数学模型，采用多域联合的特征提取方法提取47维特征。为有效去除冗余信息并保持较高的识别率，运用深度学习中的稀疏自编码器（SAE），通过SAE结构建立高维空间和低维空间的双向映射，从而获得原始数据的相应最优低维表示。利用遗传算法优化支持向量机的惩罚因子和核函数参数，构建基于 SAE-GA-SVM的雷达新型干扰识别检测模型。仿真结果表明，该模型能够有效降低特征維度，楣比传统的GA-SVM检测模型识别准确率提高10%。
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