【摘 要】
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针对传统聚类算法需要人工预先设定聚类数目并且对聚类中心的选取十分敏感等问题,提出了一种网格划分数据场的雷达信号分选方法。首先,使用网格进行子空间的划分,根据网格长度确定数据场影响因子,并清除信号交叠处的高密度网格;然后,利用改进的等效距离计算数据场以确定聚类数目和聚类中心;最后,使用K均值聚类(K-means)算法对雷达信号进行分选。仿真结果表明,该方法能够提高数据场的计算速度,较好地确定交叠雷达信号的聚类数目和聚类中心,并且能有效分选出参数捷变的雷达信号。
【机 构】
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中国船舶重工集团公司第七二四研究所
【基金项目】
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装备预研船舶重工联合基金(6141B04050201-07)。
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针对传统聚类算法需要人工预先设定聚类数目并且对聚类中心的选取十分敏感等问题,提出了一种网格划分数据场的雷达信号分选方法。首先,使用网格进行子空间的划分,根据网格长度确定数据场影响因子,并清除信号交叠处的高密度网格;然后,利用改进的等效距离计算数据场以确定聚类数目和聚类中心;最后,使用K均值聚类(K-means)算法对雷达信号进行分选。仿真结果表明,该方法能够提高数据场的计算速度,较好地确定交叠雷达信号的聚类数目和聚类中心,并且能有效分选出参数捷变的雷达信号。
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