基于混合式特征选择的辐射源个体识别

doi:10.11896/jsjkx.230300216

摘要

摘要：为了提高特定辐射源识别的准确性和计算效率，提出了一种基于混合特征选择的特定辐射源辨识方法。包裹特征选择方法具有较高的分类精度，但在处理高维数据时计算复杂度高，效率低。嵌入式特征选择方法计算复杂度低，但依赖于特定分类器。为了解决上述问题，结合封装和嵌入特征选择方法的特点，首先，使用三种嵌入方法（随机森林、XGBoost和LightGBM）对信号数据进行初始特征选择，分别获得随机森林子集、XGBoost子集和LightGBM子集。其次，使用包装方法对初选后获得的子集进行二次降维。研究策略分别采用顺序反向选择和蚁群优化算法，分类算法采用LightGBM。该混合特征选择方法共获得六个特征选择模型。通过比较分类精度和每个模型获得的最优子集中的特征数量，确定最优混合特征选择模型。

关键词： 特定发射器识别，特征选择，随机森林， XGBoost、，轻型GBM，顺序向后选择，蚁群优化

CLC编号：

第三百九十一页

顾楚梅、曹建军、王保伟、徐玉新。基于混合特征选择的特定发射极识别[J]。计算机科学，2024，51（5）：267-276。

工具书类

[1] 张明，罗志海，黄继光，等。一种基于I/Q不平衡的指纹提取方法[J]。电子学报，2020,48（4）：717-722。
[2] TANG Z，LEI Y K.基于最大相关度的个体通信发射机识别方法[J]。传播杂志，2016,37（12）：1-5。
[3] 刘建发，于海英，杜建平，等.基于域自适应的动态噪声下特定辐射源识别[J]。《信号处理杂志》，2021,37（6）：1000-1007。
[4] DASGUPTA A，DRINEAS P，HARB B，等.文本分类的特征选择方法[C]//第13届ACM SIGKDD国际知识发现与数据挖掘会议论文集。美国医学会，2007:230-239。
[5] HE T，HU J，XIA P，等.基于ReliefF算法和遗传算法的肌电信号特征选择[J]。上海交通大学学报，2016,50（2）：204-208。
[6] WOZNICA A，NGUYEN P，KALOUSIS A.稳健特征选择的模型挖掘[C]//第18届ACM SIGKDD知识发现和数据挖掘国际会议论文集。ACM，2012:913-921。
[7] 唐C，郑X，刘晓伟，等.多视图无监督特征选择中的跨视图局部保持多样性和一致性学习[J]。IEEE知识与数据工程汇刊，2022,34（10）：4705-4716。
[8] JOHANNES H，MARTIN P，KLAUS B，et al.利用mo-del固有变量重要性进行稳定的在线特征选择[C]//第26届ACM SIGKDD国际知识发现和数据挖掘会议论文集。美国医学会，2020:1478-1488。
[9] 李华，潘春明，徐鹏，等.基于离散人工蜂群的帕金森病诊断混合特征选择[J]。ACM互联网技术汇刊，2021,21（3）：1-22。
[10] 夏尔玛·D·K，瓦什尼·R·P，加里·A，等.基于多目标灰狼优化算法的高维数据混合特征选择方法[C]//第九届可持续全球发展计算会议论文集（印度）。IEEE，2022:854-859。
[11] 吕晓清，何文德，吕秋清，等.基于水波优化的企业财务危机预测混合滤波器特征选择[C]//第十六届智能系统与知识会议论文集（ISKE）。IEEE，2021:193-199。
[12] ALYASIRI O M，CHEAH Y，ABASI A K。用于文本分类的混合过滤器文本特征选择技术[C]//通信与信息技术国际会议论文集。IEEE，2021:80-86。
[13] 徐振中，申德瑞，倪天志，等.结合信息增益比和遗传算法的混合特征选择算法[J]。软件杂志，2022,33（3）：1128-1140。
[14] MCNAMARA Q，VEGA A D L，YARKONI T。开发多模态特征提取的综合框架[C]//知识发现和数据挖掘国际会议（SIGKDD）。ACM，2017年：1567-1574。
[15] 曹建杰，张培林，张永泰，等.基于提升小波包变换的发动机缸盖振动信号特征提取[J]。振动与震动杂志，2008,27（2）：34-37。
[16] 徐振林，金锐，叶继平，等.非单调特征选择[C]//第26届机器学习国际年会论文集。美国医学会，2009:1145-1152。
[17] JUN Y J，LEAU Y，ALIAS S，et al.检测分布式拒绝服务攻击的多过滤器特征选择[C]//第三届国际电信与通信工程会议论文集.ACM，2019:57-62。
[18] 范X，冯志强，杨晓华，等.基于多特征和随机森林的Hazw天气识别[C]//国际安全、模式分析和控制论会议进程。IEEE，2018:485-488。
[19] 冯德德，邓振发，王天X，等。基于随机森林模型的干扰源识别[C]//电力系统技术国际会议论文集。IEEE，2018:3370-3375。
[20] ZHAI Y B，ZHENG X H.SDN中的随机森林流量分类方法[C]//云计算、大数据和区块链国际会议论文集。IEEE，2018:1-5。
[21]CHEN T，GUESTRIN C.XGBoost:一个可扩展的树增强系统[C]//第22届ACM SIGKDD知识发现和数据挖掘国际会议论文集。ACM，2016:785-794。
[22]LI L，LI C，WU Y，等.利用XGBoost算法进行基于光谱的食品内部质量评估[C]//APWeb-WAIM 2018.Springer，2018:56-64。
[23]LI Z S，YAO X，LIU Z G，等.基于LightGBM的特征选择算法[J]。东北大学学报（自然科学版），2021,42（12）：1688-1695。
[24]袁J，RAO Z，LIN H，等.从第二语言到英语的汉语方言区划分[C]//国际声学、语音和SP会议（ICASSP）。IEEE，2019:8117-8121。
[25]沈S，钱毅，郑洁，等.利用变分图自动编码器和LightGBM[C]//生物信息学与生物医学国际会议（BIBM）准确预测环RNA疾病相关性。皮斯卡塔韦，IEEE，2021:522-527。
[26]曹J J，张培林，王永X，等.基于图的子集问题蚂蚁系统[J]。系统仿真杂志，2008,20（22）：6146-6150。
[27]CHEN Z，LV N.基于Random Forest和XGBoost的网络入侵检测模型[J]。《信号处理杂志》，2020,36（7）：1055-1064。
[28]曹J J，GU C M，WANG B W，等.基于ACO-XGBoost[C]//APWeb-WAIM 2022.Springer，2023:76-90。
[29]顾C M，曹J J，王伯伟，等.基于群体参数优化的LightGBM特定辐射源识别[J]。计算机工程与科学杂志，2023,45（1）：9-18。

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[1]	白雪飞、沈武成、王文健。基于特征注意净化的显著目标检测[J] ●●●●。计算机科学，2024，51（5）：125-133。
[2]	徐晨涵，黄赫，孙玉娥，杜阳。基于部分数据的多级剪枝Obfs4模糊流量识别方法[J] ●●●●。计算机科学，2024，51（4）：39-47。
[3]	刘培刚、孙杰、杨超智、李宗民。密集场景中基于多尺度特征聚集的人群计数[J] ●●●●。计算机科学，2023，50（9）：235-241。
[4]	梁云辉、甘建文、陈艳、周鹏、杜亮。基于双流形重分类的无监督特征选择算法[J] ●●●●。计算机科学，2023，50（7）：72-81。
[5]	黄玉航、宋优、王宝辉。用于信用评估的改进森林优化特征选择算法[J] ●●●●。计算机科学，2023，50（6A）：220600241-6。
[6]	任高科、莫秀亮。基于PRF-RFECV特征优化的GA-LightGBM网络安全态势评估[J] ●●●●。计算机科学，2023，50（6A）：220400151-6。
[7]	尹星子、彭宁宁、詹雪燕。基于持久同调的过滤特征选择算法[J] ●●●●。计算机科学，2023，50（6）：159-166。
[8]	孙琳、李梦萌、徐久成。二元Harris-Hawk优化及其特征选择算法[J] ●●●●。计算机科学，2023，50（5）：277-291。
[9]	杨千龙，姜凌云。基于机器学习的微服务负载均衡算法研究[J] ●●●●。计算机科学，2023，50（5）：313-321。
[10]	朱建勇、李兆祥、徐斌、杨辉、聂飞平。基于图嵌入的正交局部保持投影无监督特征选择[J] ●●●●。计算机科学，2023，50（11A）：220900003-9。
[11]	韩一梅、李东喜。基于投影相关和随机森林融合模型的疾病诊断[J] ●●●●。计算机科学，2023，50（11A）：230200172-6。
[12]	曹东涛、舒文浩、钱进。基于粗糙集和密度峰值聚类的特征选择算法[J] ●●●●。计算机科学，2023，50（10）：37-47。
[13]	陈一军、高浩然、丁志军。基于动态机器学习的信用评估模型[J] ●●●●。计算机科学，2023，50（1）：59-68。
[14]	李斌，万元。基于相似矩阵学习和矩阵对齐的无监督多视图特征选择[J] ●●●●。计算机科学，2022，49（8）：86-96。
[15]	高振卓、王志海、刘海阳。嵌入标准时间序列特征的随机Shapelet森林算法[J] ●●●●。计算机科学，2022，49（7）：40-49。

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