為有效解決脈沖信號(hào)分選中輻射源數(shù)量不確定和脈沖數(shù)據(jù)分布形式復(fù)雜的問題,文中提出了一種基于仿射傳播聚類的輻射源脈沖信號(hào)分選算法。該方法通過構(gòu)造脈沖信號(hào)樣本數(shù)據(jù)的拉普拉斯矩陣,并計(jì)算其矩陣的特征向量作為參數(shù)空間變換后樣本新特征向量,然后采用仿射傳播聚類算法對(duì)新樣本向量進(jìn)行聚類,最終實(shí)現(xiàn)輻射源脈沖信號(hào)分選。經(jīng)過仿真試驗(yàn)驗(yàn)證了該算法對(duì)于未知輻射源脈沖信號(hào)分選的有效性,輻射源脈沖信號(hào)分選正確率達(dá)到94. 47%,試驗(yàn)結(jié)果表明了文中所提算法克服了輻射源數(shù)量不確定和信號(hào)樣本復(fù)雜分布的問題,對(duì)于輻射源脈沖信號(hào)分選具有較高準(zhǔn)確性和魯棒性。 

【文章來源】：中國(guó)電子科學(xué)研究院學(xué)報(bào). 2020,15(10)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【部分圖文】：

測(cè)試樣本聚類示意圖

第一組二維測(cè)試樣本聚類效果圖

第二組二維測(cè)試樣本聚類效果圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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