采用双谱多类小波包特征的雷达信号聚类分选

发布时间：2018-06-25 13:30

本文选题：雷达辐射源 + 聚类分选　；参考：《光子学报》2014年03期

【摘要】：针对现有雷达脉内特征参量对噪音敏感,难以适应复杂体制雷达聚类分选的问题,应用双谱多类小波包特征实现了宽信噪比条件下未知复杂雷达信号的高准确率聚类分选.首先对接收到的雷达信号求得双谱归一化系数,然后利用多类小波包提取双谱归一化系数的特征参量,并选取最佳小波包特征作为分选参量,最后通过提取8类雷达辐射源信号的双谱小波包特征,采用核模糊C均值聚类算法实现聚类分选.仿真结果表明:提取的特征参量在宽信噪比范围内均具有很好的分离性和稳定性,可实现复杂雷达辐射源信号的准确聚类分选.
[Abstract]:In view of the fact that the existing radar pulse characteristic parameters are sensitive to noise and difficult to adapt to the problem of radar clustering and sorting with complex systems, the high accuracy clustering and sorting of unknown complex radar signals under wide signal-to-noise ratio (SNR) is realized by using bispectral multiclass wavelet packet features. First, the bispectral normalized coefficients are obtained for the received radar signals, then the characteristic parameters of the bispectral normalized coefficients are extracted by using multi-class wavelet packets, and the optimal wavelet packet features are selected as the sorting parameters. Finally, by extracting the bispectral wavelet packet features of 8 kinds of radar emitter signals, the kernel fuzzy C-means clustering algorithm is used to realize clustering and sorting. The simulation results show that the extracted characteristic parameters have good separation and stability in the wide SNR range, and can realize the accurate clustering and sorting of complex radar emitter signals.
【作者单位】：合肥工业大学计算机与信息学院;中国电子科技集团第38研究所;
【基金】：国家科技支撑计划重点项目(No.2011BAH24B05)资助
【分类号】：TN957.51

【参考文献】

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【共引文献】

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