基于合成特征参数的雷达信号聚类分析

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1、62航天电子对抗第27卷第6期基于合成特征参数的雷达信号聚类分析孟祥豪，罗景青(解放军电子工程学院电子对抗信息处理重点实验室，安徽合肥230037)摘要：针对截获的雷达辐射源脉冲数据提出了一种基于特征参数合成的聚类算法。算法利用全脉冲数据的特征参数，通过对每一个特征参数的分选计算出该参数的加权系数。通过加权系数对每一个特征参数的加权得到合成的特征参数，并利用合成参数对脉冲进行聚类。仿真试验表明该算法能够实现对信号的聚类分选，采用编码的方式有利于降低噪声的影响。关键词：聚类分析；合成特征参数；加权系数中图分类号：TN974文献标识码：AClusteringanalysisofr

2、adar-signalsbasedoncompositivecharacteristicparametersMengXianghao，LuoJingqing(ElectronicEngineeringInstitute，LaboratoryofElectronicCountermeasureandInformationProcessing，Hefei230037，Anhui，China)Abstract：Amethodofsignalclusteringisproposedbasedonthecompositivecharacteristicparametersforrada

3、remitter'sintegratedpulsedata．Itusesthecharacteristicvaluesasstatisticobjectsandcalculatedtheweightingcoefficient，andthenitregardsthecharacters’weightingvalueastheclusteringobjeetandclusteredthepulses．Theexperimentsandcomputersimulationsshowthatthealgorithmcanclusterthesignalsaccurate—ly，at

4、thesametime，theexperimentalresultsshowthatcodingmethodispropitioustOreducetheinfluenceofnoise，Keywords：clusteringanalysis；compositivecharacteristicparameter；weightingcoefficient0引言电子战争环境下的雷达辐射源分选识别是研究的热点问题。雷达信号分选指的是从交错的脉冲流中分离出各部雷达的脉冲列，并选出有用信号的过程[1]。文献E2]指出：利用脉冲到达时间(TOA)进行脉冲去交错的主分选算法的软件处理吞吐量

5、与环境中辐射源数量的平方成正比。目前的雷达辐射源信号分选主要采用五个基本参数(RF，PRI，PW，DOA，TOA)进行分类。文献1-3]应用复杂度特征实现了低信噪比下未知复杂雷达信号的高准确率分选。文献E4]提出了一种改进的分选算法，算法引人了距离加权系数的概念，依据信息熵使各参数的距离加权系数的确定更加合理化。但是，目前针对PRI信息未知或获得难度较大的情况研究较少。据此本文提出了一种将特征参数按照收稿日期：2011—06—03，2011—08～23修回。作者简介：孟祥豪(1987一)，男，研究生，主要研究方向为雷达信号处理。加权系数进行合成，通过这种方式，使表征信号脉冲的

6、向量降低为一维，进而利用编码的方式，对合成参数向量进行聚类的算法，算法对PRI的依赖性低，运算量小。1模型建立利用雷达辐射源全脉冲数据，设定每部雷达辐射源脉冲的特征参数向量可表示为(z；，i=1，2，⋯，M)(脉冲特征参数的个数为M)，接收机接收到的辐射源脉冲样本向量集合可表示为(M，y：，⋯，YN)(N为脉冲个数)。于是，脉冲咒的特征参数向量可以表示为：y。=(z1(玎)，z2(，1)，⋯，z^f(踅))以=1，2，⋯，N雷达辐射源全脉冲数据可以表示为：Y2D约M((．．．(MH期翻斯～～．．．～D动m勋勉娩D动mz现k㈨旧IIM2011(6)盂祥豪．等：基于合成特征参数的

7、雷达信号聚类分析63现在，将每一种特征参数按照升序进行排列，即对y的每一列进行升序重新排列，可以得到新的辐射源全脉冲数据矩阵y7：Y7=x71(1)工7l(2)工72(1)工72(2)工7M(1)X7M(2)工71(N)x72(N)⋯工7M(N)jNxM(2)接下来，构造特征参数差值矩阵，，对l，7的每一列元素，按照血。(以)=zi(押+1)一zi(珂)，i=1，2，⋯，M；珂=1，2，⋯，N一1的原则进行差值计算。因此，矿可以表示为：Y’=血l(1)△r2(1)⋯血M(1)缸l(2)舰(2)⋯缸^f(