【摘要】：雷達偵測為現(xiàn)代信息作戰(zhàn)的眼睛,在電子對抗占據(jù)著舉足輕重的地位。隨著電磁空間環(huán)境越來越復雜,雷達信號形式和體制復雜多變,傳統(tǒng)的脈沖雷達信號分選算法都存在一定的局限性。對于那些重頻類型豐富,重頻參數(shù)變化范圍大的脈沖雷達信號的分選仍存在一定的困難;而對于高密度大數(shù)據(jù)量的脈沖雷達信號分選的處理速度亟待提高。本文設計了一種新的脈沖雷達分選算法:基于密度的模糊C均值多中心重聚類雷達信號分選算法(Density-Based Fuzzy C-Means Multi-Center ReClustering,DFCMRC)。該算法融合了密度聚類算法和模糊C均值聚類算法的優(yōu)勢。既實現(xiàn)了類似密度聚類算法那樣可以在未知雷達數(shù)目的情況下準確的對脈沖雷達信號進行分選,同時可以做到類似模糊C均值聚類算法那樣使用隸屬度來描述每個樣本點與每一簇之間的對應關系,而且克服了傳統(tǒng)模糊算法對非球狀樣本集聚類效果不理想的缺陷。對比測試,DFCMRC算法分選效果相對kmeans算法、密度聚類算法和模糊C均值聚類算法更好,對樣本測試準確率達到94%以上,相對FCM算法隸屬度描述也更加合理。本文還對DFCMRC算法的結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化,將原來隨機生成初始中心點的算法改成通過密度峰值聚類算法計算出理想的初始中心點。理想的初始中心點與目標中心點很接近,優(yōu)化后的算法經(jīng)過測試驗證可以減少一半以上迭代次數(shù),縮短了算法計算時間。為了進一步提高分選算法的實時性,本文將算法進行了并行優(yōu)化處理,有效的縮短了算法的計算時間。為了充分發(fā)揮硬件的計算性能,本文還對并行算法進行多次優(yōu)化處理,避免了warp分歧和bank沖突,解決了大量數(shù)據(jù)求和全局同步問題等。算法并行優(yōu)化前后的加速比隨測試樣本增加而增加,測試樣本點達到25600點時,加速超過了80。該優(yōu)化技術(shù)也可以推廣到傳統(tǒng)的雷法分選算法,使其實現(xiàn)良好的加速效果
【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TN957.51
【圖文】：

哈爾濱工業(yè)大學工學碩士學位論文第 1 章 緒 論題研究背景和意義二戰(zhàn)以來隨著科技飛速發(fā)展，武器裝備越來越現(xiàn)代化，武器種類越來漸形成路、海、空、天以及電子戰(zhàn)五維戰(zhàn)場，而電子戰(zhàn)在現(xiàn)代作戰(zhàn)的不斷提高[1-3]。雷達偵偵查為現(xiàn)代信息作戰(zhàn)的眼睛，在電子對抗占據(jù)地位，雷達廣泛的應用在戰(zhàn)艦、飛機、導彈、防控系統(tǒng)等武器裝備上鎖定敵方武器裝備、干擾敵方雷達等[4,5]。如下圖 1-1 所示雷達作為雜作戰(zhàn)系統(tǒng)中是必不可少的。

圖 1-2 幾種雷達 PRI 模型經(jīng)過前倆步的預分選之后，針對復雜體制的雷達，常規(guī)的雷達輻射源信號法不能較好的分選出信號。研究最多，使用也最廣的有基于 TOA 的脈沖到（PRI）主分選算法。PRI 變換就是復值自相關積分算法,把脈沖序列的差值一個譜中,由對應的譜峰位置便可估計出脈沖序列的值。由于該算法涉及大式運算，暫時不做過多討論。下面給出四部雷達仿真信號，驗證該算法的可行國內(nèi)對于脈沖雷達信號分選算法的研究相對國外要晚，但發(fā)展非常迅速。，隨著國家對國防力量的重視，在雷達信號分選算法研究方面，我國學者在志上，發(fā)表了不少文章并取得了矚目的成績[29-36]。尤其是國防科技大學、西科技大學、哈爾濱工程大學等一批高效在雷達分先算法的研究上已經(jīng)走到前列。2003 年，空軍雷達研究院研究隊毛五星、朱元清和王建剛提出了支分析的雷達雷達信號分選算法[29]。2004 年，山東師范大學物理與電子科學辛化梅、薛林和蘇國慶三人設計并完成了基于 BAM 網(wǎng)絡和模糊理論的雷達號模糊聯(lián)想分選算法[30]。2006 年，空軍雷達學院研究生韓俊、何浩明、冒提出了一種雷達脈沖序列綜合分選方法[31]。2008 年，哈爾濱工業(yè)大學的國[

【參考文獻】

相關期刊論文 前10條

1 楊學永;宋國棟;錢軼;張曉春;濮俊艷;;現(xiàn)代雷達信號分選跟蹤的幾種方法[J];現(xiàn)代雷達;2014年03期

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7 劉揚;劉t

本文編號：2720076