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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