加权快速聚类距离解模糊算法

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距离模糊是雷达系统中重频工作模式下必须考虑的问题,而多重频技术是解距离模糊常见的信号波形设计方案。一维聚类算法可根据雷达不同重频的测量视在距离稳健地求解目标不模糊距离,但一维聚类算法在排序效率和根据测距信噪比估计目标不模糊距离性能两方面存在不足。加权快速聚类距离解模糊算法首先提出快速聚类算法提高解模糊时的排序效率,继而采用加权方式提高目标不模糊距离的估计性能。快速聚类算法的仿真试验结果表明快速聚类算法解距离模糊是一种实用的快速解距离模糊算法。 Distance blurring is a problem that must be considered in the re-frequency mode of operation in the radar system, while the multi-frequency technique is a common signal waveform design solution of ambiguity distance. The one-dimensional clustering algorithm can solve the target unambiguous distance according to the measured apparent distance of radar with different repetition frequency. However, the one-dimensional clustering algorithm is deficient in both the sorting efficiency and the estimation of the target un-blind distance performance based on ranging SNR . First, a fast clustering algorithm is proposed to improve the sorting efficiency in defuzzification, and then the weighted method is used to improve the performance of the target unambiguous distance estimation. The simulation results of the fast clustering algorithm show that the fast clustering algorithm to solve the ambiguity is a practical fast ambiguity algorithm.
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