基于支撐向量聚類的雷達輻射源信號分選算法.pdf

1、雷達輻射源信號分選是是雷達電子支援偵察(ESM)和電子情報偵察(ELINT)應用中的重要組成部分，將截獲的交錯的脈沖信號進行偵查和識別的過程，并將其分類使得同類中的脈沖信號來自于同一部雷達輻射源。
　　 傳統(tǒng)的雷達信號分選方法主要利用由脈沖參數(shù)構成的脈沖描述字，比如雷達脈沖到達時間(TOA)，載波頻率(RF)，到達方位角(DOA)，脈沖幅度(PA)以及脈沖寬度(PD)五個參數(shù)，來實現(xiàn)脈沖序列的去交錯。這對于常規(guī)體制雷達且輻射源數(shù)

2、目不多的情況下可取得不錯的結果，但隨著雷達電磁環(huán)境的日益復雜和新體制雷達的不斷出現(xiàn)，導致傳統(tǒng)的信號分選算法已很難達到滿意的分選效果。
　　 支撐向量聚類(SVC)算法是一種基于支撐向量機的無監(jiān)督學習算法，可以自動確定聚類的個數(shù)，是解決未知雷達輻射源信號分選的有效方法。論文對傳統(tǒng)雷達信號分選方法進行討論，并簡要分析累計差值直方圖算法(CDIF)，序列差值直方圖算法(SDIF)，脈沖重復間隔(PRI)變換法的仿真結果。介紹常規(guī)的無監(jiān)