基于主成分分析的雷达行为状态聚类分析方法

发布时间：2021-11-05 14:03

　　针对在实际作战中雷达对抗侦察设备对未知雷达进行工作状态识别时,难以获取和利用充足的训练样本的问题,提出了基于主成分分析的雷达行为状态聚类分析方法。该方法通过分析雷达行为状态类型与雷达信号脉冲参数间的本质关联,以获得可用于分类的特征。首先对机载侧视雷达远区搜索、近区搜索及跟踪等不同工作状态下的雷达信号特征进行深入分析,选择合适的雷达脉冲序列组成雷达样本库。然后,对测试信号特征进行预处理,结合主成分分析方法提取合适的特征参数,并对C-均值聚类算法进行了改进,完成了样本数据的分类,该方法能够在小样本数据条件下进行分类。仿真结果表明,该方法可以用于雷达行为状态的分类并且不易受初始数据及随机聚类中心的影响。 

【文章来源】：探测与控制学报. 2020,42(02)北大核心CSCD

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
0 引言
1 雷达行为状态分析模型建立
2 基于主成分分析的样本优化
    2.1 数据预处理
    2.2 基于主成分分析的样本筛选
    2.2 基于均值漂移优化C-均值聚类算法
3 仿真实验与分析
    3.1 实验一
    3.2 实验二
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于聚类主成分分析法的变压器参数关联度评估[J]. 王洪授,黄同愿,陈红光,杨弦,王炼红.  火力与指挥控制. 2017(04)
[2]基于多层次建模的机载相控阵雷达工作模式识别[J]. 李辉,郑坤,金炜东,熊维毅,陈韬伟.  电子信息对抗技术. 2016(04)
[3]基于最优解析树提取的多功能雷达状态快速估计方法[J]. 代鹂鹏,王布宏,曹帅,沈海鸥.  电子学报. 2016(03)
[4]认知电子战的关键技术发展动态与分析[J]. 戴幻尧,周波,雷昊,申绪涧.  飞航导弹. 2014(09)
[5]基于自提取脉冲样本图的雷达信号快速提取法[J]. 孟祥豪,罗景青,王杰贵.  航天电子对抗. 2014(04)
[6]Reconstruction of Multifunction Radar Search Plan Based on Multiple Sequence Alignment[J]. MA Shuang,LIU Zheng,JIANG Wenli.  Chinese Journal of Electronics. 2014(01)
[7]基于均值漂移和模糊C均值聚类的图像分割算法[J]. 陈志飞,时宏伟,吕学斌,孙旭.  计算机应用与软件. 2013(11)
[8]机载雷达工作模式识别[J]. 贾朝文,周水楼.  电子信息对抗技术. 2011(01)
[9]多功能雷达建模中的雷达字提取技术研究[J]. 刘海军,樊昀,李悦,柳征,周一宇.  国防科技大学学报. 2010(02)

博士论文
[1]雷达电子侦察的多层次处理关键技术研究[D]. 李程.国防科学技术大学 2015



本文编号：3477943