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。     

基于改进LF算法的雷达信号分选

在现代战争中随着新体制雷达的不断涌现,电磁环境变得越来越复杂,雷达脉冲相互交错,雷达信号的处理面临高密度信号环境。目前普遍采用的基于直方图统计的信号分选方法越来越不适应现代雷达信号环境。将蚁群聚类算法引入到雷达信号分选中,并对其进行了改进,提出了一种新的雷达信号分选方法。该方法不需要雷达信号的先验知识,适用于处理未知信...     

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.     

基于聚类分析的雷达信号分选研究

基于聚类分析的方法是近年来用于雷达信号分选的研究热点之一。首先从聚类算法自身的特点出发,对雷达信号分选的参数选取进行了讨论,在此基础上分析了聚类算法中距离测度及其参数权重对聚类结果的影响。通过仿真试验,对聚类分析在雷达信号分选中的应用方式进行了探讨,并提出了一种改进的基于K-Means聚类的DOA单参数聚类方法,通过仿真结果验证了其应用于预分选的可行性。     

针对脉冲信号聚类分选的卫星电子侦察干扰技术

通过构造并引入干扰信号,改变电子侦察卫星侦察接收电磁信号特征分布状态,破坏电子侦察对真实雷达脉冲的有效分选,实现保护真实雷达的电磁参数特征不被侦察到的目的.针对聚类脉冲分选,设计构造了干扰信号,仿真实验表明,设计的干扰信号能够起到较好的干扰效果.     

基于连通检测和区域扩展的多重聚类方法研究

针对现有聚类算法在分选过程中存在辐射源定位和脉冲划分的困难，提出了基于连通检测和区域扩展的多重聚类方法。使用网格统计的方法对脉冲列分布密度进行量化，再借鉴图像分割算法，将量化的网格矩阵划分连通区域。基于峰值检测和梯度下降的原则扩展连通区域，通过边缘检测得到最终聚类结果。仿真结果表明，该算法能保证更多的聚类脉冲列参与参数分选，提高辐射源识别率。     

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。