基于区间灰关联的雷达辐射源识别新方法

在现代密集信号环境中,接收机测得的和辐射源数据库中的雷达特征参数具有不确定性,一般用区间值表示.针对区间类型的特征参数的雷达辐射源识别,提出了一种新的基于区间灰关联度的雷达辐射源融合识别方法.该方法首先运用区间灰关联度得到基本概率赋值,然后运用证据组合与决策实现目标识别.仿真结果表明,这种识别方法是有效的.     

雷达辐射源识别的算法研究

针对现有雷达辐射源识别算法的不足,探索雷达辐射源数据库识别的新算法。运用属性测度理论建立了雷达辐射源属性识别模型,结合距离算法、灰关联算法和神经网络样本训练思想,设计出基于属性测度模型的雷达辐射源属性识别算法。通过仿真验证,该算法兼具识别准确度高和识别速度快优点,实用性较强。     

一种新的k-means聚类雷达信号分选算法北大核心

针对传统k-means聚类算法在雷达信号分选中应用存在的不足,提出了一种基于数据场和灰关联分析的k-means聚类雷达信号分选算法。该算法首先根据数据场理论计算所有数据样本的势值,寻找局域势值最大值,选取距最大值最近的样本数据作为初始聚类中心,局域势值最大值个数作为聚类数目;然后用灰关联度代替欧式距离来判断数据样本间相似性。该算法能够自动获取初始聚类中心和聚类数目,对频率捷变雷达具有较好的分选效果。仿真结果验证了算法的可行性。     

一种新的k-means聚类雷达信号分选算法

针对传统k-means聚类算法在雷达信号分选中应用存在的不足,提出了一种基于数据场和灰关联分析的k-means聚类雷达信号分选算法。该算法首先根据数据场理论计算所有数据样本的势值,寻找局域势值最大值,选取距最大值最近的样本数据作为初始聚类中心,局域势值最大值个数作为聚类数目;然后用灰关联度代替欧式距离来判断数据样本间相似性。该算法能够自动获取初始聚类中心和聚类数目,对频率捷变雷达具有较好的分选效果。仿真结果验证了算法的可行性。     

基于核与灰度的区间灰数多属性群决策方法

针对属性值为区间灰数且专家权重未知、属性权重部分已知的不确定多属性群决策问题,提出了一种基于区间灰数的核和灰度的决策方法。给出了区间灰数的基于核和灰度的简化形式,充分利用区间灰数的核和灰度的信息建立优化模型求得属性的权重。在求出属性权重的基础上,运用灰色关联方法分别求取各专家的核与灰度距理想方案值的关联系数,综合两者得到专家权重,最终综合专家意见并对方案比较排序得出最优结果。鉴于此,提出一种基于区间灰数相对核与灰度的决策方法。最后以一个算例验证该方法的有效性和可行性。     

基于改进灰关联理论的目标类型识别模型研究

主要针对防空作战中对空袭目标类型识别需求,建立了一个基于变异系数法进行赋权的离散灰关联识别模型.该模型首先充分利用未知目标特征参数的变异程度,客观地对各指标进行赋权;其次对灰关联法进行改进,从置信距离出发用离散关联度更准确地描述两序列数据之间的关联程度,从而为目标识别提供更加可靠的辅助决策.实例分析表明,该模型方法简单,识别率高,具有很高的应用价值.     

基于改进灰关联的雷达辐射源识别方法研究

针对灰关联法的局限性,提出了一种改进的灰关联分析法.该方法有效解决了灰关联法中的分辨系数、绝对差和权重的问题,提高了灰关联法的准确性.在此基础上,提出一种基于载频和改进灰关联法的新的雷达辐射源识别模型.经过仿真验证后,改进的灰关联法较传统的灰关联法更有效,建立的识别模型也能对雷达辐射源进行很好识别.     

一种基于模板脉冲序列的雷达辐射源识别方法

现有的雷达辐射源识别方法无法有效地在密集的信号环境中对复杂体制雷达进行快速准确的识别.因此,研究了一种基于模板脉冲序列的雷达辐射源识别方法,给出了其并行处理的结构和具体实现算法.在不同密度的信号环境中该方法能够有效地识别出雷达辐射源并且具有较小的运算复杂度.利用计算机对该方法进行了仿真实现,结果表明在密集信号环境中该方法仍然能够快速有效地识别出雷达辐射源.     

基于直方图和脉冲关联的抖动信号分选算法

针对传统抖动信号分选算法在当前高密度信号环境下进行分选时,存在实时性差、分选精度低的问题,提出了一种基于直方图和脉冲关联的抖动信号分选算法。该算法首先通过直方图得到PRI(脉冲重复间隔)的统计值;然后利用累积判别判断是否进行下一级累积,对于不需要再进行累积的利用联通加权策略求得该PRI值;最后通过脉冲关联算法来抽取出该抖动信号的脉冲序列。仿真结果表明,利用该方法分选脉冲丢失2%、干扰脉冲占10%的抖动脉冲序列的平均准确率在90%左右,平均漏选率低于9.8%,并且具备较好的实时性。     

基于关联离散度的目标类型识别方法

针对空中作战空中目标识别问题,在分析影响目标类别因素的基础上,提出了一种基于关联离散度的空中目标灰色识别方法。该方法采用灰色理论,通过应用定义的关联离散度作为识别测度,因而在无需对现役雷达作太多技术改进的情况下,就可以提高低分辨雷达对空中目标粗略分类的自动判别能力。给出了应用该方法的具体步骤,通过仿真实例证明该算法的有效性。