【摘 要】
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[目的]随着电磁环境日益复杂,信号分选越来越困难。为了解决现有高效分选算法性能严重依赖于外界输入参数的不足,提出了基于DSets-DS的无参数雷达信号聚类算法。[方法]将直方图均衡化后的主导集(dominant sets,DSets)算法应用于雷达信号分选,提出一种无参数的雷达信号脉冲聚类算法,然后结合D-S(Dempster-Shafer)证据理论,以解决DSets算法过度分割问题。[结果]在无任何先验信息条件下,能够完成对雷达信号混合脉冲精准聚类;此外,在虚假脉冲比例低于50%的情况下,分选正确率大于
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61801143),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(3072020CF0815)。
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[目的]随着电磁环境日益复杂,信号分选越来越困难。为了解决现有高效分选算法性能严重依赖于外界输入参数的不足,提出了基于DSets-DS的无参数雷达信号聚类算法。[方法]将直方图均衡化后的主导集(dominant sets,DSets)算法应用于雷达信号分选,提出一种无参数的雷达信号脉冲聚类算法,然后结合D-S(Dempster-Shafer)证据理论,以解决DSets算法过度分割问题。[结果]在无任何先验信息条件下,能够完成对雷达信号混合脉冲精准聚类;此外,在虚假脉冲比例低于50%的情况下,分选正确率大于
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