基于聚类分析的雷达信号分选研究

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1、第29卷第1期航天电子对抗49基于聚类分析的雷达信号分选研究张什永1,张海黎2,胡泽宾1,徐龙1(华东电子工程研究所,安徽合肥230088;2.总参四部驻南京地区军事代表室.江苏南京210007)0引言摘要:基于聚类分析的方法是近年来用于雷达信号分选的研究热点之一。首先从聚类算法自身的特点出发,对雷达信号分选的参数选取进行了讨论,在此基础上分析了聚类算法中距离测度及其参数权重对聚类结果的影响。通过仿真试验,对聚类分析在雷达信号分选中的应用方式进行了探讨,并提出了一种改进的基于K—Means聚类的DOA单参数聚类方法,通过仿真结果验证了其应用于预分选

2、的可行性。关键词:聚类分析;信号分选;参数选择;K—Means聚类中图分类号:TN971+.1文献标识码:AResearchonclustering—basedradarsignalsortingZhangShenyon91,ZhangHaili2,HuZebinl,XuLon91(1.EastChinaResearchInstituteofElectronicEngineering,Hefei230088,Anhui,China;2.NanjingAreaDelegacyBureauoftheFourthGeneralStall,Naniing2

3、10007,Jiangsu,China)Abstract:Clusteringanalysisisawidelyusedmethodinradarsignalsorting.Featuresaswellasparameterselectionofclusteringalgorithmsarediscussedfirstly。thentheeffectsofdistancemeasureselectionandpa—rameterweightssettinginclusteringmethodsareanalyzedthoroughly.Applic

4、ationsofclusteringtechnologyusedinradarsignalsortingarestudiedusingcomputersimulations.AmodifiedK—MeansclusteringmethodsbasedonDOA—onlyisproposed,anditsfeasibilityforpre-sortingisverifiedwithsimulationresults.Keywords:clustering;signalsorting;parameterselection;K—Meansclusteri

5、ng雷达信号分选中常用的PRI检测算法多为基于到达时间差(DTOA)的方法,如累积差直方图法(CDIF)、序列差直方图法(SDIF)、PRI谱估计法口。和PRI变换法-23等。在现代战争中,侦察系统获得的信号往往包含大量的虚假脉冲或漏脉冲,这对基于DTOA方法中的门限设置和分选结果带来很大影响。为了解决单一使用TOA参数进行信号分选时存在的问题,并充分利用测量脉冲的其他参数(如到达角、载频、脉宽等),近几年来国内很多研究工作转为采用模式识别领域的聚类分析技术一“,并提出了基于自适应仿射传播聚类¨]、动态网格聚类[53等分选方法。然而该方向的研究多侧

6、重于将已有的聚类分析方法进行改进并应用于雷达信号分选,并未结合聚类分析方收稿日期:2012—09—14;2012—12—20修回。作者简介:张什永(1983一),男,工程师,博士,主要从事电子对抗信息处理研究。法的本身特点对其应用进行探讨。本文从聚类分析技术的自身特点出发,讨论了其用于信号分选时性能受参数选取的影响情况,并通过仿真分析了距离测度及参数权重设置对聚类结果的影响。同时对聚类分析技术在雷达信号分选中的应用形式进行了探讨。最后提出了一种改进的基于K—Means聚类算法的DOA单参数聚类方法,并仿真验证了其应用于信号预分选的可行性。1聚类结果

7、的影响因素分析1.1参数选择对聚类的影响聚类分析的方法是根据各个待分类的模式特征相似程度进行分类,相似的归为一类,不相似的归为另外一类。聚类方法的有效性主要受选取特征的影响,如特征选取不当会使分类无效、特征选取不足可能使不同类别的模式判为一类、特征选取过多可能使聚类结果变差。另外,量纲选取不当也可能使分类无效。对雷达信号分选来讲,适合作为聚类参数的信息包括传统五大参数(载频RF、脉宽Pw、脉幅PA、到达时间50航天电子对抗2013(1)TOA和到达角DOA)。由于侦察系统对PA的测量受外部环境影响非常大,因此在分选过程中很少用到该参数。为说明参数选

8、取对聚类结果的影响,以下对四种重频类型的参数进行仿真,包括PRI固定、参差、抖动、滑变。每种重频类型分别产生2000个脉冲

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