向娴
- 作品数：3 被引量：20H指数：2
- 供职机构：西安电子科技大学电子工程学院更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 未知雷达信号分选算法研究
- 雷达信号分选系统是雷达信号处理系统中不可或缺的组成部分,并已经成为现代战争中极其重要的影响因素。通过雷达信号分选,能够准确地识别出空间中各种不同的雷达以及它们的参数,并将其放入雷达库中以便做进一步的处理,比如定位,跟踪,...
- 向娴
- 关键词：信号分选支持向量聚类
- 文献传递
- 一种基于网格密度聚类的雷达信号分选被引量：13
- 2010年
- 本文提出一种基于网格密度高效聚类的未知雷达辐射源信号分选算法。该方法通过改进的距离法对待分选对象集中的噪声和孤立点进行移除,再将剩余的PDW流映射至各网格单元中,并以网格密度为依据进行聚类,从而实现PDW流的分选。仿真结果表明,该算法能正确的分选出未知雷达信号。
- 向娴汤建龙
- 关键词：雷达信号分选孤立点
- 基于改进的支持向量聚类的雷达信号分选被引量：2
- 2011年
- 基于支持向量聚类,提出一种新的针对未知雷达辐射源信号分选的算法。该方法在原有支持向量的基础上,在聚类标识阶段通过用支持向量点代替原来的全部样本点来进行聚类分配,减少了关联矩阵的规模,从而有效节省了聚类分配的时间,提高了运行速度。同时结合合并同类聚类中心算法有效缓解了核函数的参数q对聚类结果的影响,使得聚类精度有了一定的提高。对未知雷达辐射源信号进行聚类分析的数值实验结果表明,该改进支持向量(SVC)算法不仅显著改善了SVC算法的时间性能,而且具有较高的识别率。
- 向娴汤建龙
- 关键词：雷达信号分选支持向量聚类
