基于多维加权聚类的雷达信号分选方法

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。     

基于合成特征参数的雷达信号聚类分析

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。     

基于网格密度聚类的雷达信号在线分选算法

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。     

基于自适应仿射传播聚类的雷达信号分选方法

复杂体制的雷达不断应用于实际,使得基于到达时间单参数的雷达信号分选方法遇到了技术瓶颈.然而,基于多参数的信号分选方法,如K-均值聚类和模糊函数C均值聚类,前者对初始类中心敏感、需预知聚类数,后者对类隶属度的选取、相似度矩阵的建立存在不确定性,使得这些方法在自适应雷达信号分选中受到了限制.自适应仿射传播聚类不仅可以克服上...     

基于自适应网格密度聚类的雷达信号分选算法

针对现有网格聚类中网格划分方法不能较好地适应所有数据分布、网格边界处理精度低等问题,提出基于自适应网格密度聚类的雷达信号快速分选算法.该算法首先引入了网格均匀度的概念,然后给出了自适应网格划分技术和网格均匀度的计算方法,最后进行均匀度可达聚类.该算法能自适应地发现不同密度的类及其边界,适合处理大规模侦察数据集.仿真实验表明该算法能有效适用于雷达信号分选.     

基于网格聚类的雷达信号预分选

针对现有网格聚类算法需要人为确定网格划分、边界处理精度低的问题,提出了基于固定网格划分和动态网格划分的雷达信号预分选算法。基于固定的网格划分算法对输入信号脉冲顺序不敏感,根据网格数据压缩率自适应确定网格划分和密度阈值。基于移动技术的动态网格聚类算法能够识别任意形状和大小的聚类。仿真实验表明,这两种方法能有效适用于雷达信号分选,且能很好地识别出孤立点和噪声。     

复杂电磁环境下的雷达信号分选方法

由于电磁信号环境的日益密集、复杂,传统的雷达信号分选方法面临着严峻挑战。介绍了基于盲源分离的信号分选、聚类分选、基于脉内特征的信号分选等在复杂电磁环境下能够比较好地实现雷达信号正确分选的方法,分析了这几种方法的性能优劣;最后探讨了参数联合分选、算法联合分选的可行性和优势。     

基于改进的支持向量聚类的雷达信号分选

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...     

基于粒子群聚类算法的雷达信号分选

在电子对抗领域,雷达信号分选的研究是一个重要课题。电子战的信号环境日趋复杂,雷达信号的处理面临高密度信号环境,雷达脉冲相互交错。对粒子群聚类算法进行了研究分析,把粒子群聚类算法应用到雷达分选中,仿真实验证明该方法能够得到很好的雷达信号分选效果,为雷达信号分选提供了新思路。     

基于小样本集推理的雷达信号多维分选技术

目前,直方图法、PRI变换法以及平面变换法等一维、二维分选方法无法有效利用雷达信号脉冲描述字进行分选,而现有多参数聚类的多维分选方法,又存在最佳分类个数和误差范围的选择问题。针对这些问题,提出了基于小样本集推理的雷达信号多维分选技术。计算机仿真结果表明,该方法在提高分选正确率的同时可以有效降低计算复杂度。利用卫星接收到的雷达信号数据进一步验证了采用该技术的分类器具有良好的推广性。