針對在實際作戰(zhàn)中雷達對抗偵察設(shè)備對未知雷達進行工作狀態(tài)識別時,難以獲取和利用充足的訓(xùn)練樣本的問題,提出了基于主成分分析的雷達行為狀態(tài)聚類分析方法。該方法通過分析雷達行為狀態(tài)類型與雷達信號脈沖參數(shù)間的本質(zhì)關(guān)聯(lián),以獲得可用于分類的特征。首先對機載側(cè)視雷達遠區(qū)搜索、近區(qū)搜索及跟蹤等不同工作狀態(tài)下的雷達信號特征進行深入分析,選擇合適的雷達脈沖序列組成雷達樣本庫。然后,對測試信號特征進行預(yù)處理,結(jié)合主成分分析方法提取合適的特征參數(shù),并對C-均值聚類算法進行了改進,完成了樣本數(shù)據(jù)的分類,該方法能夠在小樣本數(shù)據(jù)條件下進行分類。仿真結(jié)果表明,該方法可以用于雷達行為狀態(tài)的分類并且不易受初始數(shù)據(jù)及隨機聚類中心的影響。 

【文章來源】：探測與控制學(xué)報. 2020,42(02)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 雷達行為狀態(tài)分析模型建立
2 基于主成分分析的樣本優(yōu)化
    2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
    2.2 基于主成分分析的樣本篩選
    2.2 基于均值漂移優(yōu)化C-均值聚類算法
3 仿真實驗與分析
    3.1 實驗一
    3.2 實驗二
4 結(jié)論


【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號：3477943