【摘要】：研究了一種基于脈內調制特征的雷達信號聚類分選算法,該聚類分選算法根據最小描述長度(Minimum description length,MDL)原理判定數據源中存在數據類的數量,以及任一向量應該歸屬于哪一類,從而確定電磁信號環(huán)境中雷達輻射源的數量,并完成脈沖信號的分選處理。該算法將截獲系統前端對雷達脈沖信號的采集數據視為脈沖向量,在對雷達脈沖向量進行必要的預處理后,進行聚類分選處理。來自不同雷達的脈沖信號由于它們的脈內調制(有意或無意調制)特征不同,聚類處理后將會形成不同的脈沖向量類。該算法的優(yōu)勢在于無需進行信號脈內特征的定量分析、提取和描述等處理。計算機仿真驗證了該算法的有效性。
[Abstract]:In this paper, a radar signal clustering and sorting algorithm based on intrapulse modulation features is studied. The algorithm determines the number of data classes in the data source according to the principle of minimum description length and which class any vector should belong to. In order to determine the number of radar emitter in the electromagnetic signal environment, and complete the pulse signal sorting. In this algorithm, the data collected from the front end of the intercepting system for radar pulse signals are regarded as pulse vectors. After the necessary preprocessing of radar pulse vectors, clustering and sorting are carried out. The pulse signals from different radars have different characteristics of intrapulse modulation (intentional or unintentional modulation), which will result in different pulse vector classes after clustering. The advantage of this algorithm is that it does not need to deal with quantitative analysis, extraction and description of the feature in the signal pulse. The effectiveness of the algorithm is verified by computer simulation.
【作者單位】： 南京電子技術研究所;
【分類號】：TN957.51

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