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相控阵雷达信号的分选识别 总被引:1,自引:0,他引:1
相控阵雷达是一种多功能高性能的新型雷达,简述了相控阵雷达的工作原理及其特征,从理论上讨论了对相控阵雷达信号的分选识别,具有一定的工程意义。 相似文献
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随着新体制雷达技术的出现,雷达侦察系统的信号分选遇到了越来越多的困难,针对在复杂雷达信号环境下雷达侦察装备信号分选存在的问题,结合实际工作中的体会,提出了信号分选方法的一些新设想。 相似文献
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基于网格的聚类算法是雷达信号预分选领域的一种常用方法。针对现有网格聚类算法需要人为确定网格划分、边界处理精度低的问题,提出一种改进的网格聚类算法,该算法对输入雷达信号脉冲顺序不敏感,根据网格数据压缩率自适应确定网格划分和密度阈值。仿真实验验证了算法的有效性和抗噪声能力。 相似文献
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基于K-Means算法的雷达信号预分选方法 总被引:1,自引:0,他引:1
K-Means算法在雷达信号预分选中有着广泛的应用,传统K-Means算法对聚类个数以及聚类中心的初始设定依赖性很大,并且对噪声和孤立点很敏感,针对这些不足,文中提出了一种将距离法与改进的K-Means算法相结合的雷达信号预分选方法。仿真实验表明提出的方法可以有效的降低了噪声和孤立点对K-Means聚类算法的影响。 相似文献
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基于FastICA的雷达信号分选研究 总被引:1,自引:0,他引:1
现代战争中新体制雷达的大量涌现,电磁环境变得越来越复杂,对雷达信号分选提出了新的挑战。目前的雷达信号分选领域,多采用基于参数容差的传统分选方法,这些方法受参数误差的影响大,对PDW参数相似的雷达无法分选,已经无法适应复杂电磁环境。在对FastICA算法原理分析的基础上,重点研究了将它应用于PDW参数相近的雷达信号和参差脉冲列的分选,并进行了仿真。仿真结果表明,FastICA是建立在源信号统计独立基础上的处理,对信号相关性敏感,受参数误差的影响小,可以有效解决上述问题,为雷达信号分选提供了一种新的思路。 相似文献
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一种基于顺序差值直方图算法的改进雷达信号分选方法 总被引:1,自引:0,他引:1
雷达信号分选是现代雷达侦察系统中的重要组成部分。顺序差值(SDIF)直方图算法是一种典型的雷达信号分选算法。该算法基于减法运算,能够对脉冲到达时间实现快速处理,实时性好,然而该算法对抖动信号分选效果不理想。为解决该问题,通过把修正脉冲重复间隔(PRI)变换中交迭PRI箱的思想引入到顺序差值直方图算法中,提出一种改进SDIF算法,研究了该方法对信号在不同抖动上限情况下的分选结果,并与SDIF分选结果相比较。结果表明该方法显著提高了顺序差值直方图对抖动信号的分选能力。 相似文献
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针对雷达信号分选中辐射源数目不确定、脉冲数据分布形式复杂、对噪声影响敏感等问题,提出了一种基于改进谱聚类联合数据场理论的聚类分选算法。该算法首先利用数据场理论对数据进行预处理,根据势值大小实现干扰点的去除,并利用势心的数目确定初始聚类数,然后再利用网格密度划分得到合理的地标点,最后再基于地标稀疏表示的谱聚类算法完成聚类分选。通过设置两组类型不同的脉冲信号数据进行仿真实验,分选正确率均达到95%以上,验证了该算法具有较高准确率和鲁棒性。 相似文献
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基于负熵最大化FastICA算法的雷达信号分选 总被引:5,自引:1,他引:4
在深入分析FastICA算法的基础上,提出了将其用于雷达信号的分选。仿真结果表明,这种算法应用于雷达信号分选时取得了很好的分离效果。 相似文献
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支持向量机具有较好的解决小样本、非线性问题的能力,而DAG算法具有分类精度高的优点。针对现有方法分选与识别准确率不高和对参数变换敏感的问题,在DAGSVM的基础上,提出一种新的雷达辐射源分选与识别方法。首先概述了支持向量机的原理及特点,然后完成了对SVM多分类器的设计,介绍了DAG算法,提出了基于DAGSVM的雷达辐射源信号分选与识别。并通过仿真实验分析了分类器对分选识别结果的影响。实验结果表明,使用DAGSVM这种方法是可行的,该方法具有较强的泛化性能,明显地提高了信号分选识别的准确性。 相似文献
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随着现代雷达技术的发展,雷达告警设备所面临的电磁环境日益复杂,雷达告警系统对雷达分选的要求必须快速、准确.改进的C-均值聚类算法可有效地对雷达信号的脉宽、到达方向、频率参数进行联合分选.文中采用了这种改进的C-均值聚类算法,该方法易实现.仿真实验证明其能够较好地达到分选效果. 相似文献
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针对传统的 K-Means 聚类雷达信号分选算法对初始聚类中心敏感和易陷入局部最优解的缺点,将改进的人工蜂群算法和 K-Means 迭代相结合,提出了一种混合聚类雷达信号分选算法,使算法对初始聚类中心的依赖性和陷入局部最优解的可能性降低,提高了算法的稳定性。通过仿真实验证明该算法分选准确率高,为雷达信号分选提供了新的思路。 相似文献
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