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基于多维加权聚类的雷达信号分选方法 总被引:1,自引:0,他引:1
随着数字技术的发展,新体制、新技术雷达不断出现,反辐射导引头面临的信号环境更加密集和复杂,传统的方法已经不能对其进行有效分选。文中提出一种新的基于多维加权聚类的雷达信号分选算法。通过统计和熵值分析确定权值,计算加权的欧几里得距离,根据既定门限合并同类聚类中心,从而实现雷达脉冲的分选,并在各聚类中心应用改进的SDIF算法进行PRI精分选。计算机仿真结果验证了该方法分选的有效性。 相似文献
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针对现有实时分选方法依赖滑动窗(单次处理脉冲数)的选取、分选效率低以及分选结果存在严重增批现象等缺陷,将脉冲串的接收视为数据流过程,从而设计了一种基于进化数据流聚类的雷达信号实时分选框架.该框架分为在线处理和离线分析两个阶段,通过引入时态密度特征避免了主观上对滑动窗长度的选取,并利用衰变检测和噪声点检测来提高在线聚类的效率.离线阶段通过对历史快照的分析可以判明雷达的活动情况,并将属于一部雷达的脉冲批组进行关联.仿真实验表明了该框架的有效性和可行性. 相似文献
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提出了一种采用滑动窗口机制的雷达辐射源信号在线分选算法,该算法基于网格密度聚类的思想,能在线地向用户提供分选结果,动态地检测雷达信号的分选情况。仿真实验结果表明,该方法具有快速在线分选的能力,且分选效果较好。 相似文献
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针对复杂电磁环境下正交跳频信号分选时效不高问题,提出了一种正交跳频信号动态分选方法。首先基于滑动窗口的数据流模型,采用构造型神经网络对跳频信号频域数据和方位信息动态聚类,减轻噪声等因素影响,解决方位信息和幅度关联模糊性的问题;再在相应的覆盖簇内运用时频关联方法,实现正交跳频信号的动态分选,实验结果表明该方法是有效的。
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针对截获的雷达辐射源脉冲数据提出了一种基于特征参数合成的聚类算法。算法利用全脉冲数据的特征参数,通过对每一个特征参数的分选计算出该参数的加权系数。通过加权系数对每一个特征参数的加权得到合成的特征参数,并利用合成参数对脉冲进行聚类。仿真试验表明该算法能够实现对信号的聚类分选,采用编码的方式有利于降低噪声的影响。 相似文献
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基于改进的支持向量聚类的雷达信号分选 总被引:1,自引:0,他引:1
基于支持向量聚类,提出一种新的针对未知雷达辐射源信号分选的算法.该方法在原有支持向量的基础上,在聚类标识阶段通过用支持向量点代替原来的全部样本点来进行聚类分配,减少了关联矩阵的规模,从而有效节省了聚类分配的时间,提高了运行速度.同时结合合并同类聚类中心算法有效缓解了核函数的参数q对聚类结果的影响,使得聚类精度有了一定的... 相似文献
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为了从复杂电磁环境中分选出跳频信号,提出了一种基于聚类分析的自动分选方法。该方法首先将信号特征参数估计等效成聚类分析问题,估计测量集中所包含的信号个数及各信号的特征参数,包括载频、带宽和入射方向。然后根据跳频信号的跳速范围,通过对各截获信号的特征参数进行序贯聚类,剔除干扰,获得期望的跳频信号。仿真实验表明,所提出的方法能够从复杂环境中正确地分选出跳频信号。 相似文献
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在密集信号环境下,雷达信号参差类型的判定以及参差雷达信号分选一直是雷达信号处理的一个难题.研究了在密集信号环境下PRI参差判定门限的设计方法,在此基础上,提出了PRI参差雷达脉冲分选的新方法.仿真试验表明,该方法是切实可行的. 相似文献