改进加权SVC的雷达信号分选新方法

目前基于多参数的雷达信号聚类分选方法得到了广泛应用,但是当雷达信号严重交叠时,存在正确率不高的问题,为此,在支持向量聚类和分层互耦的分选算法基础上,首先利用变精度粗糙集对标准化的雷达信号数据进行加权处理,然后通过分析聚类分选结果构建有效性评价模型,确定最佳的聚类分选参数。仿真表明,当雷达信号数据严重交叠时,相比原始方法,改进的方法正确率显著提高,证明了方法的有效性。     

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。     

海量电磁数据中雷达信号的高效分选方法

针对海量电磁数据中雷达信号难以进行快速准确分选的问题,提出一种新的聚类分选方法,即改进k-means算法的Map Reduce并行化实现方法。通过引入初始聚类中心个数k1、最大聚类中心个数kmax和距离门限rt3个参数,克服了k-means算法需要事先确定k值和易受孤立点影响的局限;基于Hadoop平台实现了对改进k-means算法的Map Reduce并行化,克服了k-means算法串行实现时间复杂度高的局限。最后,实验表明改进k-means算法取得了更高的分选准确率,Map Reduce并行化后具有良好的加速比和扩展性,能够很好地对海量电磁数据中雷达信号进行高效分选。     

一种基于数据场聚类的雷达信号分选算法

针对传统聚类算法在雷达信号分选中存在的一些问题,提出了一种基于数据场聚类的信号分选算法。首先所有数据样本经过归一化计算,根据数据场理论计算样本的势值,通过寻找极大值点及其个数确定初始聚类中心和聚类数目,之后重新计算聚类中心。通过对频率捷变雷达的实验仿真,验证了算法的有效性。     

基于模糊聚类的雷达信号分选

为克服传统信号分选算法的局限性,采用了基于模糊聚类分析的雷达脉冲信号分选方法。首先介绍了模糊聚类的基本原理和具体步骤,利用熵权法对不同雷达信号特征参数增加了加权系数,其次建立了有效性评价模型来确定最佳聚类,并进行了信号分选仿真实验。利用该方法进行模糊聚类时无需设置阈值,仿真结果证明分选方法的正确性,验证了此方法的有效性和可行性。该方法能够处理多个雷达脉冲信号,是一种解决多脉冲信号分选问题的新途径。     

一种新的基于网格聚类的雷达信号预分选算法

雷达信号分选一直是雷达对抗情报处理中的难题,将网格聚类应用于雷达信号预分选,针对现有网格聚类需要输入网格划分、网格边界处理精度低等问题,提出一种新的基于网格聚类的雷达信号预分选算法.该算法根据网格数据压缩率自适应确定网格划分和密度阈值,并对网格边界进行优化处理.仿真实验表明,该算法能有效适用于雷达信号预分选,且有较强的抗噪声能力.     

DSets-DBSCAN无参数聚类的雷达信号分选算法

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。     

一种基于层次划分聚类的雷达信号分选算法

近年来,聚类分析在雷达信号分选领域中得到了大量的关注。大部分算法聚类数需要事先人为设定,为了解决这一问题,将基于层次划分的聚类算法应用到雷达信号分选当中。该算法通过数据各个维度的差与对应阈值的比较进行分类,并提出一种基于"点对"的平均距离的评价指标来确定最佳聚类,无需人为设定聚类数,可实现自动聚类。仿真实验表明,此算法对参数固定和参数变化的雷达都具有良好的分选能力,分选准确率较高。     

基于相邻脉冲相似性的快速聚类分选方法

针对复杂环境下的聚类问题,提出了一种新的聚类分选算法。其利用同一雷达辐射源的相邻脉冲间的相似性对信号进行聚类。该算法按到达时间顺序将信号依次归类,并将新分类的数据作为所在类的聚类中心,其无需事先指定聚类的数目,也无需进行反复的迭代计算。仿真表明,该算法不仅分类准确,而且大大缩减了计算量。     

针对T/R-R型双基地雷达的电子干扰效能评估

针对干扰暴露区不适于动态描述双基地雷达干扰效果这一客观事实,选取TR联合发现概率、电子干扰有效性因子、稳定性因子作为效能指标,对T/R-R双基地雷达电子干扰效能进行度量,给出了效能指标的计算方法,推导了双基地雷达电子干扰的数学模型。通过设置典型的突防场景,对不同干扰方式下的双基地雷达电子干扰效能进行了仿真评估,仿真结果验证了评估方法的有效性。     

Background dominant colors extraction method based on color image quick fuzzy c-means clustering algorithm

A quick and accurate extraction of dominant colors of background images is the basis of adaptive camouflage design. This paper proposes a Color Image Quick Fuzzy C-Means (CIQFCM) clustering algorithm based on clustering spatial mapping. First, the clustering sample space was mapped from the image pixels to the quantized color space, and several methods were adopted to compress the amount of clustering samples. Then, an improved pedigree clustering algorithm was applied to obtain the initial class centers. Finally, CIQFCM clustering algorithm was used for quick extraction of dominant colors of background image. After theoretical analysis of the effect and efficiency of the CIQFCM algorithm, several experiments were carried out to discuss the selection of proper quantization intervals and to verify the effect and efficiency of the CIQFCM algorithm. The results indicated that the value of quantization intervals should be set to 4, and the proposed algorithm could improve the clustering efficiency while maintaining the clustering effect. In addition, as the image size increased from 128 × 128 to 1024 × 1024, the efficiency improvement of CIQFCM algorithm was increased from 6.44 times to 36.42 times, which demonstrated the significant advantage of CIQFCM algorithm in dominant colors extraction of large-size images.     

考虑协同电子干扰效果的空战多目标分配

以多机协同多目标攻防对抗为背景,研究协同火力/电子战综合决策方法。提出雷达发现概率下降因子表示雷达发现能力的下降程度,来衡量电子干扰对目标威胁度的影响效果;以降低目标总体威胁为目标,建立了多机协同自卫有源压制电子干扰功率分配模型,并采用贪心算法进行求解;最后综合考虑电子干扰对目标威胁度的影响,改进了基于协同攻防的空战多目标分配算法。通过仿真分析证明该决策过程是可行的、有效的。     

纹理影像特征选择及K-means聚类优化方法

Gabor变换和K-means算法是最为常用的纹理分析方法。然而,采用Gabor变换得到的纹理特征向量具有较高的维数,影响算法的运行效率;K-means算法也易受初始类中心的影响而导致分类精度下降。因此,通过Relief算法对采用Gabor变换所提取的纹理特征进行选择,得到合适的纹理特征子集。进一步采用差分进化算法,对K-means算法的聚类中心进行优化从而提高纹理识别精度和效率。实验结果表明:提出的方法所需用到的纹理特征向量的维数相对于原始特征集有大幅降低,较之基本的K-means算法,纹理识别的精度也有较明显的提高。     

无人机电子干扰条件下的路径规划

针对机载预警雷达结合地面雷达对低空突防无人机构成的严重威胁,提出一种基于A*算法的路径规划算法.该算法分析了电子干扰和无人机RCS对雷达探测空间的影响,建立了新的雷达探测空间模型和威胁模型进行路径规划,将A*算法应用于无人机的路径规划过程.在此基础上给出了应用该方法的具体步骤,并进行了MATLAB仿真.仿真结果表明:考虑电子干扰对雷达威胁区域影响的情况下规划的飞行路径飞行器能有效回避威胁,有效提高无人机的低空突防能力.     

电子对抗下防空兵器对空袭目标的杀伤概率计算

研究了雷达受干扰时探测距离及探测区域的变化;分析了情报指挥通信对雷达发现概率以及电子对抗对防空兵合成抗击效能的影响;最后给出了雷达诱饵和距离欺骗干扰时防空兵器一次射击对目标杀伤概率的计算方法。     

全脉冲幅度信息的分析与特征提取

全脉冲数据在电子情报分析和电子侦察信号处理中具有十分重要的意义.为了辅助雷达信号分选和识别,挖掘除频率和方位以外的脉冲信息,对全脉冲数据中幅度信息的相关变化特征进行了分析与提取.将统计分析与脉幅的教学模型相结合,分析了脉冲幅度随天线扫描的起伏规律,并提取了脉冲幅度对脉冲宽度测量值的制约特征.实验结果验证了该方法提取雷达信号特征的可行性和有效性,为信号分选提供了新的思路.     

粗糙模糊C-均值算法及其在图像聚类中的应用

提出一种新的粗糙模糊C均值算法(RFCM),该算法基于粗糙集的上、下近似的概念改进了FCM的目标函数,从而改变了隶属度函数的分布,使得隶属度函数的分布更加合理,同时RFCM的时间复杂性比FCM更低。将RFCM用于图像的聚类,相对于FCM算法,图像的边缘更光滑,同时对初始隶属度矩阵敏感度更低。该算法具有较好的稳定性,是一种实用的算法。