基于PCA联合K-Means聚类的雷达信号分选算法

• 作者: 翁永祥 赵万磊 郑志娟
• 来源期刊: 舰船电子对抗
• 学科: 工学
• 关键词: 信号分选 K-Means 主成分分析 脉冲描述字
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 信号/数据处理技术
• 页码范围: 38-42,60
• 页数: 6页
• 分类号: TN971.1
• 字数: 3832字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16426/j.cnki.jcdzdk.2020.02.009

摘要

新体制雷达技术的发展给信号分选带来了严峻挑战.传统K-Means方法需要预先设置聚类个数并且对噪声数据较为敏感,已不能适应当前复杂战场电磁环境.针对这一问题,提出一种基于主成分分析(PCA)联合K-Means聚类的雷达信号分选算法,首先利用PCA对截获接收机输出的脉冲描述字(PDW)进行分析,在自适应确定主分量个数的同时实现对PDW数据降噪,在此基础上将主分量个数作为K-Means聚类的初始类别数,进而利用K-Means对降噪后的PDW进行聚类.采用仿真数据对所提方法的分选性能进行验证,结果表明所提方法可以获得较高的正确分选率,同时在低信噪比情况下能够获得较高的分选性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑志娟	中国电子科技集团公司第五十一研究所	3	4	1.0	2.0
2	翁永祥	中国电子科技集团公司第五十一研究所	3	0	0.0	0.0
3	赵万磊	中国电子科技集团公司第五十一研究所	1	0	0.0	0.0