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针对现有的很多高效分选算法的性能严重依赖于外界输入的参数问题,例如聚类数目、聚类容差等,将无参数聚类算法DSets-DBSCAN应用于雷达信号分选,提出了一种无参数的雷达信号脉冲聚类算法。该算法无须依赖于任何参数的设置,就能自适应地完成聚类。算法输入直方图均衡化处理过的成对相似性矩阵,使得Dsets(dominant sets)算法不依赖于任何参数;根据得到的超小簇自适应给出DBSCAN的输入参数;利用DBSCAN扩展集群。仿真实验证明,该算法对雷达脉冲描述字特征进行无参数分选的有效性。同时,在虚假脉冲比例(虚假脉冲数/雷达脉冲数)不高于80%的情况下,对雷达信号的聚类准确率在97.56%以上。 相似文献
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混沌具有类随机性、对初值敏感、易于产生和控制,频率步进信号易于工程实现和处理,结合二者的优势,提出一种基于混沌序列的随机频率步进雷达信号。介绍了信号产生模型,从理论上推导、分析了该信号的模糊函数和互相关函数性能,给出了信号直接相关和先排序存储、后匹配滤波两种回波处理方法。应用四种典型混沌进行数值仿真,并和已有的线性频率步进信号、高斯和均匀随机频率步进信号进行对比分析。结果表明,混沌随机频率步进信号具有较优良的性能,是一种有潜力的雷达信号。 相似文献
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针对斜率抖动线性调频(SVLFM)脉冲压缩雷达受假目标欺骗信号干扰的问题,提出一种分数阶傅里叶变换(FRFT)滤波和时域联合处理的欺骗干扰抑制方法。通过分数阶傅里叶变换将欺骗干扰信号中与回波信号调频率相差较大的干扰分量进行滤波处理,对滤波后信号进行分数阶傅里叶反变换到时域后,利用相同调频率的LFM信号经加窗脉冲压缩后,最大幅值与窗函数宽度成线性关系,而不同调频率的最大幅值不随窗函数宽度变化的特点,进一步将与回波信号调频率相近的干扰分量进行区分。最后通过仿真验证了低信干比条件下,该方法能够有效滤除多分量假目标欺骗干扰信号,正确检测目标回波信号。 相似文献