文档名：一种基于改进谱聚类的雷达信号分选算法
摘要：针对雷达信号分选中辐射源数目不确定、脉冲数据分布形式复杂、对噪声影响敏感等问题,提出了一种基于改进谱聚类联合数据场理论的聚类分选算法.该算法首先利用数据场理论对数据进行预处理,根据势值大小实现干扰点的去除,并利用势心的数目确定初始聚类数,然后再利用网格密度划分得到合理的地标点,最后再基于地标稀疏表示的谱聚类算法完成聚类分选.通过设置两组类型不同的脉冲信号数据进行仿真实验,分选正确率均达到95%以上,验证了该算法具有较高准确率和鲁棒性.
作者：王易丽 杨宇明Author：WANGYili YANGYuming
作者单位：电子科技大学数学科学学院,成都611731
刊名：电讯技术 ISTICPKU
Journal：TelecommunicationEngineering
年，卷(期)：2023, 63(9)
分类号：TN957.51TN971
关键词：雷达信号分选 谱聚类 数据场 网格密度 稀疏表示
Keywords：radarsignalsorting spectralclustering datafield griddensity sparserepresentation
机标分类号：TP301.6TN957.51TP181
在线出版日期：2023年10月7日
基金项目：一种基于改进谱聚类的雷达信号分选算法[
期刊论文] 电讯技术--2023, 63(9)王易丽 杨宇明针对雷达信号分选中辐射源数目不确定、脉冲数据分布形式复杂、对噪声影响敏感等问题,提出了一种基于改进谱聚类联合数据场理论的聚类分选算法.该算法首先利用数据场理论对数据进行预处理,根据势值大小实现干扰点的去除,并...参考文献和引证文献
参考文献
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