發(fā)布時間：2018-06-25 13:30

  本文選題：雷達(dá)輻射源 + 聚類分選�。� 參考：《光子學(xué)報》2014年03期

【摘要】：針對現(xiàn)有雷達(dá)脈內(nèi)特征參量對噪音敏感,難以適應(yīng)復(fù)雜體制雷達(dá)聚類分選的問題,應(yīng)用雙譜多類小波包特征實現(xiàn)了寬信噪比條件下未知復(fù)雜雷達(dá)信號的高準(zhǔn)確率聚類分選.首先對接收到的雷達(dá)信號求得雙譜歸一化系數(shù),然后利用多類小波包提取雙譜歸一化系數(shù)的特征參量,并選取最佳小波包特征作為分選參量,最后通過提取8類雷達(dá)輻射源信號的雙譜小波包特征,采用核模糊C均值聚類算法實現(xiàn)聚類分選.仿真結(jié)果表明:提取的特征參量在寬信噪比范圍內(nèi)均具有很好的分離性和穩(wěn)定性,可實現(xiàn)復(fù)雜雷達(dá)輻射源信號的準(zhǔn)確聚類分選.
[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.
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)計算機(jī)與信息學(xué)院;中國電子科技集團(tuán)第38研究所;
【基金】：國家科技支撐計劃重點項目(No.2011BAH24B05)資助
【分類號】：TN957.51

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2066120