本文關鍵詞：被動探測信號聚類分選算法研究

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【摘要】：雷達信號分選的實質(zhì)是從被動探測系統(tǒng)截獲的大量脈沖中分離出屬于每一部雷達輻射源的脈沖序列,是所有被動探測系統(tǒng)必有部分。只有在正確分選的基礎上,才能對雷達信號的參數(shù)進行估計和提取,并將獲得的參數(shù)放入雷達庫中以便進行定位、跟蹤、分析等進一步處理。然而隨著現(xiàn)代軍事需要及科技不斷發(fā)展,各種參數(shù)隨機變化、多功能、多用途的雷達大量的出現(xiàn),導致脈沖流密度巨大,并且脈沖信號形式復雜,這對被動探測系統(tǒng)信號分選能力提出了很高的要求。本文首先介紹了動態(tài)關聯(lián)法、直方圖法(CDIF法、SDIF法)、PRI變換法、平面變換法等比較常見的傳統(tǒng)雷達信號分選算法,并對這幾種算法的優(yōu)缺點進行了簡要地說明。接著,針對傳統(tǒng)PRI分選算法不能適應復雜多變的信號環(huán)境這一局限性,提出將聚類算法運用到雷達信號分選領域,將基于網(wǎng)格的聚類算法用于雷達信號分選的預處理,介紹了兩種適合未知輻射源信號分選的算法:基于方向相似性聚類的雷達信號分選算法和基于層次劃分聚類的雷達信號分選算法,并對基于網(wǎng)格的預處理及兩種應用于信號分選的聚類算法進行了仿真分析。方向相似性聚類算法通過聚類中心與數(shù)據(jù)點之間的相似性度量定義了一個代價函數(shù),然后將求解最優(yōu)的聚類中心轉(zhuǎn)化為求極值問題,通過拉格朗日乘數(shù)法算出最佳聚類中心的迭代式。實現(xiàn)時,假設每個點為初始的聚類中心,通過計算出的迭代式一次次迭代,直到前后兩次的迭代值基本相同。層次劃分聚類算法通過定義兩個數(shù)據(jù)點相似來進行分類,然后通過一步步增加閾值來改變聚類數(shù),并在此過程中計算評價指標,通過評價指標找出最佳聚類情況并得到最佳聚類數(shù)。仿真實驗結果表明:將兩種聚類算法運用到雷達信號分選中時,都可實現(xiàn)自動聚類,無需設定聚類數(shù),且雷達參數(shù)是否固定對算法的分選準確率基本無影響,參數(shù)是否接近及接近程度對分選準確率有影響,參數(shù)不接近時,分選準確率很高,因此兩種算法都可用于參數(shù)不接近的復雜體制雷達輻射源信號分選。
【學位授予單位】：中國艦船研究院
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN957.51

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中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 李廣彪,張劍云,毛云祥;一種新的雷達信號分選方法[J];電子對抗技術;2005年03期

2 劉揚;劉t，

本文編號：1186698