基于网格聚类的雷达信号预分选

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1、第28卷第3期航天电子对抗51基于网格聚类的雷达信号预分选邱磊，杨承志，陈昊，占望宝。(1．空军航空大学，吉林长春130022；2．中国人民解放军94829部队，江西南昌330201)摘要：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，提出了基于固定网格划分和动态网格划分的雷达信号预分选算法。基于固定的网格划分算法对输入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。基于移动技术的动态网格聚类算法能够识别任意形状和大小的聚类。仿真实验表明，这两种方法能有效适用于

2、雷达信号分选，且能很好地识别出孤立点和噪声。关键词：雷达信号分选；预分选；网格聚类；动态网格；移动网格中图分类号：TN971．1：TN974文献标识码：AAradarsignalpre-sortingalgorithmbasedongridclusteringQiuIei，YangChengzhi，ChenHao，ZhanWangbao。(1．AviationUniversityofAirForce，Changchun130022，Jilin，China；2．Unit94829ofPLA，Nanch

3、ang330201，Jiangxi，China)Abstract：Theconventionalgirdclusteringalgorithmhassomeproblemssuchasneedingparametersinputandlowclusteringprecision．Soasignalsortingalgorithmbasedonfixedgridpartitionandasignalsortingal—gorithmbasedondynamicgridpartitionarepropo

4、sed．TheformerhasalowsensitivitytOtheorderofradarsignalinput．Itpartitionsthegridandgetsdensitythresholdautomaticallybygriddatacompressionratio．Dy—namicgridclusteringandshiftingtechniquecandiscoverarbitraryshapesandsizeofclusters．Boththealgo—rithmsarever

5、ifiedtobeeffectiveandbetterrobustnesstonoisebysimulations．Keywords：radarsignalsorting；pre-sorting；gridclustering；shiftinggrid；dynamicgrid应确定网格划分和密度阈值，减少了人为因素的影响；O引言其次利用密度阈值去除孤立点和噪声，并对低密度网近几年来，聚类分析技术越来越多地应用于雷达格进行边界提取，提高聚类精度。基于动态网格划分信号分选，且取得了较好的效果。基于网格的聚

6、类算的聚类方法，根据输入数据顺序生成网格，在生成网格法具有处理速度快、可以发现任意形状的类的优点，是过程中移动高密度网格，划分完成后，采用移动网格技一种有效的信号预分选算法，其存在的主要问题有[1]：术进行优化，该算法不但减少了划分的网格单元数，而1)聚类只处理高密度网格单元，低密度单元中的点作且提高了搜索效率和聚类精度。为孤立点被丢弃，导致聚类精度不高，且容易丢失聚类l基于固定网格划分的雷达信号预分选算法边界；2)网格划分数和密度阈值需要人为设定，人为因素对网格结果影响很大。针对这些问题，不少文献

7、提1．1相关定义出了改进方法[1]，但都有一定的缺陷。给定一个d维空间D中的一个点，其属性(D，本文提出了两种改进方法：基于固定网格划分和D，⋯，D)都是有界的，设第i维的值在区间[z，h]基于动态网格划分的雷达信号预分选方法。其中基于中，其中i=1，2，⋯，d。则D=[￡，h]X[z2，h2]X⋯固定网格的划分方法，首先根据输入雷达脉冲数，自适×[，h]。将d维数据空间D的每一维平均分成个长度相等的区间段。每个区间段均是左闭右开的区收稿日期：2012一O1—10；2012—03—27修回。间，这样

8、将数据空间D划分为K个空间即网格单元。作者简介：邱磊(1988一)，男，硕士研究生，研究方向为雷达信号处理。如果两个网格单元有共同的边界或共同的顶点，则称52航天电子对抗2012(3)这两个网格是相交的。相交的两个网格互称为邻居。式中，N是输入数据个数，K是网格划分数，d是数据网格单元所包含的数据点的个数称为该单元的网格密维数。因此得到网格划分：度。一个网格单元的网格密度大于或等于密度阈值K=(N(1一a))l／d(3)minPts时，称该单元为高密度网格单元，否则称