海量电磁数据中雷达信号的高效分选方法

• 作者: 张强 徐源 王红卫 陈游
• 来源期刊: 火力与指挥控制
• 学科: 工学
• 关键词: 海量电磁数据 雷达信号 分选 k-means算法 MapReduce
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 150-154
• 页数: 5页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4164字
• 语种: 中文

摘要

针对海量电磁数据中雷达信号难以进行快速准确分选的问题，提出一种新的聚类分选方法，即改进k-means算法的MapReduce并行化实现方法。通过引入初始聚类中心个数k 1、最大聚类中心个数k max和距离门限rt 3个参数，克服了k-means算法需要事先确定k值和易受孤立点影响的局限；基于Hadoop平台实现了对改进k-means算法的MapReduce并行化，克服了k-means算法串行实现时间复杂度高的局限。最后，实验表明改进k-means算法取得了更高的分选准确率，MapReduce并行化后具有良好的加速比和扩展性，能够很好地对海量电磁数据中雷达信号进行高效分选。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张强	空军工程大学航空航天工程学院	90	520	13.0	18.0
2	王红卫	空军工程大学航空航天工程学院	42	151	7.0	10.0
3	陈游	空军工程大学航空航天工程学院	47	149	6.0	9.0
4	徐源	空军工程大学航空航天工程学院	3	7	2.0	2.0