针对雷达信号分选过程依赖先验知识、参数适配调优困难等问题,提出一种基于自约束搜索密度聚类的参数自适应信号分选方法。该方法在点序识别聚类结构(ordering points to identify the clustering structure,OPTICS)算法生成可达距离序...
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针对雷达信号分选过程依赖先验知识、参数适配调优困难等问题,提出一种基于自约束搜索密度聚类的参数自适应信号分选方法。该方法在点序识别聚类结构(ordering points to identify the clustering structure,OPTICS)算法生成可达距离序列的基础上,引入一种启发式的自约束搜索机制,该机制能够自动分析数据集的内在结构,根据其数据特性自适应划分簇。通过自动调整超参数,该算法能够有效处理不同参数分布的脉冲描述字(pulse description word,PDW)数据。仿真实验表明,在无先验知识依赖情况下,所提算法在雷达信号的分选准确率和抗干扰能力方面均优于传统方法,干扰脉冲比例不高于60%的复杂电磁环境中雷达信号分选准确率达到98%以上。
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