数据场和 K-Means 算法融合的雷达信号分选

• 作者: 刘永波 王岩 赵贵喜 郑洪涛
• 来源期刊: 雷达科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 雷达信号分选 数据场 K-Means 聚类 算法融合
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 页码范围: 517-520,525
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.7|TN957
• 字数: 2899字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-2337.2016.05.012

摘要

雷达辐射源信号分选是电子情报侦察的关键环节，其中未知雷达的信号分选一直是分选中的难题。针对传统 K-Means 聚类算法对初始聚类中心敏感、需要事先确定初始聚类数目的缺点，将数据场算法引入到雷达信号分选，并将其与 K-Means 聚类算法相结合，提出了一种融合算法，该算法不需要雷达信号的先验知识，适用于处理未知雷达信号。通过仿真实验验证所提出的融合算法分选准确率较高，为雷达信号分选提供了新的思路。