發(fā)布時間：2021-09-15 22:07

　　密集信號環(huán)境下的雷達(dá)輻射源信號交疊概率增大,傳統(tǒng)的聚類算法往往無法揭示信號特征集所表現(xiàn)出來的多樣性結(jié)構(gòu),不能滿足雷達(dá)輻射源信號分選識別的要求。因此,結(jié)合雷達(dá)輻射源信號分選的本質(zhì),以聚類的緊湊度和連通性指標(biāo)構(gòu)建多目標(biāo)函數(shù),在P系統(tǒng)優(yōu)化理論的啟發(fā)下,提出了膜框架下的粒子群多目標(biāo)優(yōu)化算法。該算法在各基本膜中融入粒子群算法,執(zhí)行粒子多目標(biāo)搜索策略;通過膜間溶解規(guī)則,在表層膜中利用非支配排序和擁擠距離機(jī)制提高算法的快速收斂性,保持解集的多樣性和差異性。最終,提出的算法用于求解雷達(dá)輻射源信號符號熵特征數(shù)據(jù)集的Pareto最優(yōu)解集,實現(xiàn)信號的多目標(biāo)聚類分選。仿真結(jié)果表明:該算法獲得了較好的雷達(dá)輻射源信號分選識別正確率,驗證了此算法的有效性和可行性,其性能優(yōu)于傳統(tǒng)聚類方法。 

【文章來源】：現(xiàn)代雷達(dá). 2020,42(11)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

PMOPSO偽代碼算法

PMOPSO Pareto前沿

圖2 PMOPSO Pareto前沿接著,選取傳統(tǒng)的聚類算法K-means、Average-link和Single-link與提出的算法進(jìn)行比較,當(dāng)聚類個數(shù)K=[1 25]時,不同算法的歸一化聚類緊湊度和連通度的計算結(jié)果分布如圖4所示,從圖中可以反映出PMOPSO算法獲得了較好的Pareto前沿解集。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]基于脈內(nèi)特征的雷達(dá)輻射源信號分選技術(shù)研究[D]. 陳韜偉.西南交通大學(xué) 2010



本文編號：3396895