数据场和K-Means算法融合的雷达信号分选

发布时间：2017-08-31 00:13

  本文关键词：数据场和K-Means算法融合的雷达信号分选

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【摘要】：雷达辐射源信号分选是电子情报侦察的关键环节,其中未知雷达的信号分选一直是分选中的难题。针对传统K-Means聚类算法对初始聚类中心敏感、需要事先确定初始聚类数目的缺点,将数据场算法引入到雷达信号分选,并将其与K-Means聚类算法相结合,提出了一种融合算法,该算法不需要雷达信号的先验知识,适用于处理未知雷达信号。通过仿真实验验证所提出的融合算法分选准确率较高,为雷达信号分选提供了新的思路。
【作者单位】： 中国人民解放军93199部队;
【关键词】： 雷达信号分选 数据场 K-Means聚类 算法融合
【分类号】：TN957.51
【正文快照】： 0引言雷达信号分选是雷达侦察系统中信号处理的核心部分之一,只有从交叠信号流中分选出各个辐射源脉冲序列之后才能进行信号参数的测量、分析、识别以及对威胁辐射源施加干扰。传统采用脉冲重复间隔(PRI)单参数分选的正确率较低,已经不能适应当前复杂的电磁环境。聚类分析作为

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1 李广彪,张剑云,毛云祥;一种新的雷达信号分选方法[J];电子对抗技术;2005年03期

2 刘扬;刘t，

本文编号：762313