一种新的雷达信号实时分选方法

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1、·技术前沿·航天电子对抗2016年第2期一种新的雷达信号实时分选方法刘志鹏1，张国毅2(1．中国人民解放军93993部队，甘肃兰州730100；2．空军航空大学，吉林长春130022)摘要：针对现有实时分选方法依赖滑动窗(单次处理脉冲数)的选取、分选效率低以及分选结果存在严重增批现象等缺陷，将脉冲串的接收视为数据流过程，从而设计了一种基于进化数据流聚类的雷达信号实时分选框架。该框架分为在线处理和离线分析两个阶段，通过引入时态密度特征避免了主观上对滑动窗长度的选取，并利用衰变检测和噪声点检测来提高在线聚类的效率。离线阶段通过对历史快照的分析可以判明雷达的活动情况，并将属

2、于一部雷达的脉冲批组进行关联。仿真实验表明了该框架的有效性和可行性。关键词：信号分选；数据流；时态密度；放射传播聚类；离线分析中图分类号iTN971+．1；TN974文献标识码：AnoveldeinterleaVingmethodinrealtimeofradarsignalI。iuZhipen91。ZhangGuoyi2(1．Unit93993ofPLA，I。anzhou730100，Gansu，China52．AviationUniversityofAirForce，Changchun130022，Jilin，China)Abstract：Inviewofthee

3、xistingreal—timesortingmethodshavingdefectsofrelyingOnslidingwindow(thepulsenumbertObeconductedonetime)。lowsortingefficiencyandseriousphenomenonofincreasednumber，pulsesequenceisregardedasadataflowprocess，thusareal—timesignalsortingframeworkbasedononlineclusteringofevolutiondatastreamisd

4、esigned．Theframeworkisdividedintotwostagesasanonlinepartandanofflineanalysispart。Withtheutilizationoftemporaldensitycharacteristics，thesubjectiveselectionofslidingwindowlengthisavoided．AndthedisintegrationdetectionandnoisedetectionareusedtOimprovetheefficiencyofonlineclustering．Off—line

5、stagewiththeanalysisofthehistoricalsnapshotcandeterminethemovementsoftheradar，andmergegroupsofpulseswhichcomefromthesameemitter．Thesimulationexperimentshowsthevalidityandfeasibilityoftheframework．Keywords：signaldeinterleaving；datastream；temporaldensity；affinitypropagationcluster；off-lin

6、eanalysis0引言在实时侦察中，侦收机不断接收到新到达的脉冲串，为了对这些不断到达的脉冲进行分选，传统的做法是利用滑动窗去积累一定数量的脉冲，再对这些由滑动窗分割成一段一段的脉冲串进行处理。此种方法的分选结果受滑动窗的影响，而滑动窗长度的选取依赖经验设定，并没有完整的理论作为支撑。为此，本文提出基于进化数据流[1。23的新的分选框架，引入脉冲数据的时态密度特征[3]，从而避开了滑动窗选取对分选结果的影响。收稿日期：2015—12—03；2016—03—09修回。作者简介：刘志鹏(1990一)，男，硕士研究生，主要研究方向为雷达信号分选与识别。一6一由于电磁环境中

7、不断有辐射源消失和新的辐射源活跃，因此，本文提出的分选框架首先发掘出活跃批组(批组就是由若干脉冲形成的聚类)，利用活跃批组来对新到达的脉冲进行优先关联，大大提高了分选的实时性。此外，由于算法实时给出当前电磁环境的分选结果而不考虑历史影响，可能会造成增批的情况。为解决这个问题，本文提出的分选框架的在线部分负责更新分选的实时概要信息，发现新的辐射源并给出聚类的结果；离线部分则对分选结果的历史演化进行深度分析，完成跟踪合批，并为用户提供更为准确的辐射源侦察信息。1分选模型的建立本文建立的基于进化数据流的分选框架分为两阶·技术前沿·刘志鹏，等：一种新的雷达信