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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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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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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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在电子对抗领域,对集中式多输入多输出(Multiple Input Multiple Output, MIMO)雷达的信号侦察和分选是一个难点。提出采用盲分离(Blind Source Separation, BSS)算法中的非圆复信号快速独立分量分析(Noncircular Complex Fast ICA, NC FastICA)对MIMO雷达进行信号分选。为了满足盲分离算法的应用条件,提出一种在多视角观测位置采集雷达信号的侦察方法来构建可分离的满秩混合矩阵。仿真结果表明,对相位编码、离散频率编码等典型正交波形进行等角度间隔采样和盲分离时,无论是否存在幅度起伏,在信噪比为10dB时均可以达到低于-14dB的正交波形分离度,对分离后的波形进行相关性对比和时频分析的结果也验证了本文方法的有效性。 相似文献
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独立分量分析在雷达信号分选中的应用 总被引:1,自引:1,他引:1
独立分量分析(ICA)是近年来信号处理领域的热点研究课题,可以根据输入源信号的基本统计特征,由观测数据进行信号分离,最终恢复出源信号。在深入分析ICA算法的基础上,提出了将其用于雷达信号分选的新思路。计算机仿真表明,这种算法应用于雷达信号分选时可以获得比较好的分离效果。 相似文献
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盲信号处理是近年来信号处理领域的热点研究课题,可以根据输入源信号的基本统计特征,由观测数据进行信号分离,最终恢复出源信号。深入分析了非平稳信号的盲解卷算法,并提出了将其用于雷达信号分选的新思路。计算机仿真表明,这种算法应用于雷达信号分选时可以获得较好的分离效果,从而为实现现代电子对抗中复杂的雷达信号分选提供了新的思路。 相似文献