基于聚类和时序相关的重点雷达信号快速识别

• 作者: 姚云龙 康凯 张怡霄 王攀 郭文普
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 雷达信号识别 基于密度的具有噪声的聚类算法 脉冲描述字 时序相关
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 传感器与信号处理
• 页码范围: 597-602
• 页数: 6页
• 分类号: TN957.51|TP391.9
• 字数: 5491字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-506X.2020.03.013

摘要

针对传统雷达信号识别方法对重点目标识别的针对性、时效性不强的问题,提出一种基于聚类和时序相关的重点雷达信号实时识别方法.首先,依据具有噪声的基于密度的聚类(density-based spatial clustering of application with noise,DBSCAN)算法对侦获信号的脉冲描述字进行分选;而后,利用分选所得脉冲的时序特征与重点目标信号脉冲重复间隔(pulse repetition interval,PRI)生成仿真信号;最后,计算仿真信号的互相关函数,基于相关度判断PRI参数是否匹配.仿真实验表明:所提方法明显提升了对重点目标信号的识别时效,能够应对存在噪声干扰和信号交叠的复杂信号环境,对局部脉冲参数丢失不敏感.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭文普	火箭军工程大学作战保障学院	11	11	2.0	3.0
2	康凯	火箭军工程大学作战保障学院	7	5	1.0	2.0
3	王攀	火箭军工程大学作战保障学院	2	0	0.0	0.0