【摘 要】
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研究了一种基于脉内调制特征的雷达信号聚类分选算法,该聚类分选算法根据最小描述长度(Minimum description length,MDL)原理判定数据源中存在数据类的数量,以及任一向量应该
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研究了一种基于脉内调制特征的雷达信号聚类分选算法,该聚类分选算法根据最小描述长度(Minimum description length,MDL)原理判定数据源中存在数据类的数量,以及任一向量应该归属于哪一类,从而确定电磁信号环境中雷达辐射源的数量,并完成脉冲信号的分选处理。该算法将截获系统前端对雷达脉冲信号的采集数据视为脉冲向量,在对雷达脉冲向量进行必要的预处理后,进行聚类分选处理。来自不同雷达的脉冲信号由于它们的脉内调制(有意或无意调制)特征不同,聚类处理后将会形成不同的脉冲向量类。该算法的优势在于无需进行信号脉内特征的定量分析、提取和描述等处理。计算机仿真验证了该算法的有效性。
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