一种基于改进网格聚类的雷达信号预分选算法

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空军工程大学学报(自然科学版)
2021 年
是电子战得以成功实施的重要前提，对整个电子战 系统具有重要的影响。
从机器学习的角度来看，聚类过程是无监督学 习过程，聚类算法能够在无标记训练样本的条件 下将原始数据进行分组，从而发现数据的内在结构。 目前常用的无监督聚类算法主要包括:基于层次、基 于密度、基于划分等几大类。DBSCAN算法是一种 密度聚类算法，它不需要先验的聚类簇数量,并且能 够分选出各种形状的聚类簇⑷，算法复杂度低，适合 于雷达信号的自分选。但该算法对聚类参数较敏 感，且聚类参数是根据先验知识人为设定的，可靠性 不高；同时DBSCAN算法适合于处理密度相对比较 均匀的数据，当不同簇的密度变化较大时，DBSCAN分选效果不佳。为了克服传统DBSCAN算 法的缺陷，李文杰等旳提出的KANN-DBSCAN算 法结合参数寻优策略，利用数据集自身的分布特性 寻找最优分选参数,无需人为赋值，便能够实现全过 程无监督聚类，但该算法复杂度较高，在处理数据量 较大的数据集时效果不佳；OPTICS算法⑷是根据 DBSCAN算法思想演化而来的一种基于层次密度 的分选算法，最终得到带有可达距离和核心距离的 输出数据,该算法对参数不敏感，但仍然需要聚类参 数的人为输入，对于不同的输入，聚类结果有较大差 异;胡健等提出IABC-DBSCAN算法刀，利用人工 蜂群算法强大的全局和局部优化特征寻找DB­ SCAN 算法中的最优聚类参数，可有效克服DB­ SCAN 算法对聚类参数敏感问题，但并未完全解决 DBSCAN算法全局参数设置问题。
定义4密度相连。对于对象巧和©，若存在 一个对象忑，使得①和◎与均满足密度可达关 系，则称巧和花是密度相连的。
图1 DBSCAN定义示意图 图1中直观地显示了以上定义，图中虚线圆是 Eps邻域，设定MinPts = 3。DBSCAN算法首先 遍历出样本集D中所有核心对象，任意选择其中一 个作为初始样本，然后找到这个核心对象最大密度 相连样本集作为一个聚类类别，最后剔除已分类的 样本，从剩余的核心对象中任选一个生成下一个聚 类簇,重复以上步骤，直到核心对象集合为空。 1.2 DBSCAN算法改进 DBSCAN算法聚类准确性与邻域参数(Eps, MinPts)密切相关，一般情况下邻域参数Eps和

一种改进的雷达信号快速聚类分选方法张强;王红卫;王玉冰;陈游;周东青【摘要】针对复杂电磁环境下雷达信号快速聚类分选问题，提出了一种采用变精度粗糙集改进的基于相邻脉冲相似性的快速聚类分选方法。

原有方法计算相似度时加权矩阵由专家给定或由经验而定，未考虑到雷达辐射源属性，造成聚类分选结果准确率不高。

改进方法利用变精度粗糙集获取雷达辐射源各属性特征参数的权重，由其权重构成最优特征加权矩阵，进而计算相似度，然后基于相邻脉冲相似性对雷达信号进行快速聚类分选。

仿真表明，改进方法相比原有方法保持了快速分选的能力，并且将聚类分选准确率提高了5.93%，是一种解决复杂环境下雷达信号快速聚类分选的新方法。

%Aimed at the problem of the fast clustering sorting of radar signals under complex conditions of electro-magnetic environment,a fast clustering sorting method of radar signals is proposed by adopting a variable precision rough set model based on the similarity of border pulse.In view of some reasons that the similarity of the weigh-ting matrix computed by the original method is determined by experts or experience on no consideration of radar radiated properties,this leads to a low clustering sorting accuracy rate.The improved method is used to obtain the weights of feature parameters in radar emitter by utilizing the variable precision rough set model,further compute similarity by the weighting matrix composed of optimum feature weights,and then perform fast clustering sorting of radar signals by using similarity of border pulse.The simulation results show that the improved method increa-ses theclustering sorting accuracy rate by 5 .9 3% under the same fast clustering sorting capability compared with the original method.【期刊名称】《空军工程大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2016(017)003【总页数】6页(P57-62)【关键词】变精度粗糙集;雷达信号分选;聚类;加权矩阵【作者】张强;王红卫;王玉冰;陈游;周东青【作者单位】空军工程大学航空航天工程学院，西安，710038;空军工程大学航空航天工程学院，西安，710038;空军工程大学航空航天工程学院，西安，710038;空军工程大学航空航天工程学院，西安，710038;空军工程大学航空航天工程学院，西安，710038【正文语种】中文【中图分类】TP18随着电子战脉冲环境的日益复杂和密集，雷达信号分选作为实现雷达辐射源识别的重要基础，已经成为现代高技术战争和将来信息化战争中的关键环节和技术[1-2]。

Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｗｉ ｔ ｈ Ｓ ｅ ｌ ｆ － ０ｒ ｇ ａ ｎ ｉ ｚ ｉ ｎ ｇ Ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ Ｍａ ｐ ｐ ｉ ｎ ｇ（ Ｓ ＯＦ Ｍ ）ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｓ ，ｔ ｈ ｅ ｄ ａ ｔ ａ ｏ ｆ Ｐｕ ｌ ｓ ｅ Ｄｅ ｓ ｃ ｒ ｉ ｐ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｗｏ ｒ ｄ（ Ｐ ＤＷ ）ｏ ｆ ｍｕ ｌ ｔ ｉ － ｒ ａ ｄ ａ ｒ ｉ ｓ ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ｅ ｄ ｉ ｎ ｎ ｏ ｉ ｓ ｙ ｂ ａ ｃ ｋ ｇ ｒ ｏ ｕ ｎ ｄ，ｔ ｈ ｅ ｎ ｎ ｏ ｉ ｓ ｅ ｐ ｕ ｌ ｓ ｅ ｓ ａ ｒ ｅ ｆ ｉ ｌ ｔ ｅ ｒ ｅ ｄ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｄ ｉ ｓ ｔ ａ ｎ ｃ ｅ
ｓ ｕ ｉ ｔ ａ ｂ ｌ ｅ ｔ ｏ ｐ ｒ ｅ － ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ ｆ ｏ ｒ ｆ ｒ ｅ ｑ ｕ ｅ ｎ ｃ ｙ － ａ ｇ ｉ ｌ ｅ ｒ ａ ｄ ａ ｒ ．
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ： Ｓ ＯＦＭ ； ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｓ ； ｓ ｉ ｇ ｎ ａ ｌ ｓ ｏ ｒ ｔ ｉ ｎ ｇ
ｔ ｈ ａ ｔ ｒ ａ ｄ ａ ｒ ｐ ｕ ｌ ｓ ｅ ｓ ａ ｒ ｅ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｌ ｙ ｓ ｅ ｐ ａ ｒ ａ ｔ ｅ ｄ ｉ ｎ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｘ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｍａ ｇ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ｅ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ｍｅ ｎ ｔ ， ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｉ ｓ ａ ｌ ｓ ｏ
ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ． Ｏｎ ｔ ｈ ｅ ａ ｓ ｓ ｕ ｍｐ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｈ ａ ｔ ｄ ｅ ｎ ｓ ｉ ｔ ｙ ｉ ｓ ｓ ｅ ｐ ａ ｒ ａ ｂ ｌ ｅ ，ｔ ｈ ｅ ｓ ｅ ｃ ｏ ｎ ｄ ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｓ ｉ ｍｐ ｌ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｅ ｄ ａ ｃ ｃ ｏ ｒ ｄ ｉ ｎ ｇ ｔ ｏ

中图分类号:TN971 1 文献标志码:A 文章编号:1674-2230(2009)02-0027-04收稿日期:2008-06-19;修回日期:2008-08-20作者简介:赵贵喜(1983-),男,黑龙江哈尔滨市人,硕士研究生,主要从事电子对抗研究;骆鲁秦(1960-),男,硕士,陕西临潼人,副教授,主要从事电子对抗研究;陈彬(1983-),男,江苏扬州市人,硕士研究生,主要从事电子对抗研究。

基于改进的蚁群聚类雷达信号分选算法研究赵贵喜,骆鲁秦,陈 彬(空军航空大学,长春130022)摘要:针对新体制、新技术雷达下的雷达侦察接收机,提出一种新的蚁群聚类分析算法,该方法易编程实现,不需要雷达信号的先验知识,适用于处理未知信号的雷达。

仿真实验证明分选结果较理想,为雷达信号分选提供了新的思路。

关键词:雷达信号;分选;蚁群;聚类Radar S ignal Sorting Based on Ant Colony Clu steringZHAO Gu -i xi,LUO Lu -qin,Chen Bin(Aviation Uni versi ty of Air Force,Chan gchun 130022,China)Abstract:Ant colony clustering is p roposed for radar reconnaissance receiver with ne w systems andne w technique radars appearing continuously.This method is suitable to dealin g with unknown radar signal without priori knowledge of the radar signal.It is p roved to have a good effect result by si m ulat -ing,offering a new way to radar signal sorting.Key words:radar signal;sorting;ant colony;clustering1 引言现代战争中,雷达侦察接收机所处的信号环境越来越密集复杂。

关键 词 ： 雷达信 号分 选 ； 预分选； 网格 密 度 聚 类 ； 自适 应 网格 中 图 分 类 号 ： ＴＮ ９ ７ １ ． １ ； ＴＮ ９ ７ ４ 文献 标识码 ： Ａ
Ａ ｒ ａ ｄ ａ ｒ ｓ ｉ ｇ ｎ ａ ｌ ｓ ｏ ｒ ｔ ｉ ｎ ｇ ｌｇ ａ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ａ ｄ ａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅ ｇ ｒ ｉ ｄ ｄ ｅ ｎ ｓ ｉ ｔ ｙ ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ
精 度低等 问题 ， 提 出基 于 自适应 网格 密度 聚类 的 雷达信 号 快速 分 选 算 法 。该 算 法 首 先 引入 了
网格 均 匀 度 的 概 念 ， 然后 给 出 了 自适 应 网格 划 分技 术 和 网 格 均 匀度 的 计 算 方 法 ， 最后进 行均 匀
度 可达 聚类 。该 算法 能 自适 应地 发 现 不 同 密度 的 类及 其 边 界 ， 适 合 处 理 大规 模 侦 察 数 据 集 。 仿 真 实验 表 明该 算 法能有效 适 用于 雷达信 号分 选 。
ｃ ａ ｎ ｂ ｅ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｌ ｙ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｅ ｄ ｔ ｏ ｒ ａ ｄ ａ ｒ ｓ ｉ ｇ ｎ ａ ｌ ｓ ｏ ｒ ｔ ｉ ｎ ｇ ．
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄｓ ： ｒ ａ ｄ ａｒ ｓ ｉ ｇｎ ａ ｌ ｓ ｏ ｒ ｔ ｉ ｎｇ； ｐ ｒ ｅ— ｓ ｏｒ ｔ ｉ ｎ ｇ； ｇ ｒ ｉ ｄ ｄ ｅ ｎｓ ｉ ｔ ｙ ｃ ｌ ｕ ｓ ｔ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ；ａｄ ａ ｐｔ ｉ ｖｅ ｇｒ ｉ ｄ
Ｌ ｉ Ｘｉ ｎ ｇ ｙ ｕ ，Ｙａ ｎ ｇ Ｃｈ ｅ ｎ ｇ ｚ ｈ ｉ ，Ｑｕ Ｗｅ ｎ ｔ ａ ｏ ，Ｚ ｈ ａ ｎ ｇ Ｒｏ ｎ ｇ

一种基于网格密度聚类的雷达信号分选
向娴;汤建龙
【期刊名称】《火控雷达技术》
【年(卷),期】2010(039)004
【摘要】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.
【总页数】6页(P67-72)
【作者】向娴;汤建龙
【作者单位】西安电子科技大学,西安,710071;西安电子科技大学,西安,710071【正文语种】中文
【中图分类】TN911.7;TP301.6
【相关文献】
1.基于网格密度聚类的雷达信号在线分选算法 [J], 董柏娴;汤建龙
2.基于自适应网格密度聚类的雷达信号分选算法 [J], 李星雨;杨承志;曲文韬;张荣
3.一种基于改进网格聚类的雷达信号分选算法 [J], 何佃伟;杨承志;张荣;吴宏超
4.基于动态网格密度聚类的雷达信号分选算法 [J], 王军;张冰
5.一种基于网格划分数据场的雷达信号分选方法 [J], 刘峻臣;胡进;何航峰
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网络 与 通 信 工 程
基于改进的模糊聚类的雷达信号分选
姜 军
（ ９ ２ ７ ８ ５ 部 队 ，河北秦 皇岛 ０ ６ ６ ２ ０ ０）
摘 要 ：基 于模 糊聚 类的改进信号 分选方法 可使 用雷达脉 冲信 号特征参数 分选信号 。本 文简要 介绍 雷达信 号的 号分析 方法。
关键 词 ：模 糊 聚 类 ； 雷达 信 号 分 选 ；加 权 系数
中图分类号 ：Ｔ Ｎ９ ５ ７ ． ５ １
文献标识码 ：Ａ
文章编号 ：１ ６ ７ ４ — ７ ７ １ ２（ ２ ０ １ ４ ） ０ ４ — ０ １ ４ ０ — ０ １
现有的 以聚类方法 为基础 的信 号分选 方法：Ｃ Ｌ Ｉ Ｑ Ｕ Ｅ 算法 、 １ － ｍ ∑ｌ ） ～ Ｐ Ｄ Ｓ Ｔ Ｉ Ｎ Ｇ算法 ， 以及 以神经 网络 为基础 的聚类 算法 。它们在 一 定程度 上能满足 雷达信号 分选 的要求 ，但都 因计 算量 巨大 以 ∞： 对 特 征 参 数 间 距 离 进 行 计 算 的 加 权 系 数 ， 为 及聚类 半径和 中心参数较难 掌控 ，而 不能付诸 实践 。模糊聚 （ ＾ ） ＝（ （ Ｌ ） ｌ ， ２ ， … ，（ １ ） ） ，归 一 化 后 能 够 确 保 ０≤ ｒ ≤ １ 。 类法 ，不 需设定聚类 半径和 中心等参数 ，使用样本 数据 的相 在此基础上，获得相似矩阵 ：Ｒ ＝ ［ ｒ ］ 似度 即可 。 其中 ｉ ＝ ｌ ， ２ ，…，ｎ ；ｊ ＝ ｌ ， ２ ，…，ｎ ；０≤ ｒ ｛ ≤１ 。 雷达信号 分选 的常用方法 （ 四 ）以熵值分析为基础 的距 离加权系数 暗息论 中， 现阶段 雷达信 号分选 的步骤 （ １ ） 需测量 的主要参数 有． “ 熵”指的是一种不确定的度量。假设，集合 Ｅ ｌ 甲事件发生 脉冲 重复周 期 （ Ｐ Ｒ Ｉ ） 、脉 冲 到 达 时 间 （ Ｔ Ｏ Ａ ） 、载 频 （ Ｃ Ｆ ）、 的概率 为 ｘ ＝ （ ｘ １ ， Ｘ ２ ， …， ｘ ｎ ） ，其中 ０≤ Ｘ ｊ ≤１ ， ；如此 ， 脉冲宽度 （ Ｐ Ｗ ）、脉 冲 到达 方 向 （ Ｄ Ｏ Ａ ）； （ ２ ）将 测 到 的 （ ・ ） 的定义公式是： ㈥ ， ， ． ． ， ） 一 ∑ ｌ ｏ ｇ 。 薯 参数储 存在缓存 中 ，设 置容限 ，使这些 参数与 雷达库 中已知 熵 Ｈ 参数 进行 匹配 ，并跟 踪 匹配 的参数编 号 ； （ ３ ）为减 少雷 达 熵 的特 点是：极值性 、非负性和对称 性 。集合 Ｅ中如果 信号流密 度 ，应从 内存 中删 除分选 出来 的信号 。对 上述参数 等 概率发生 事件 ，那么熵值会 达到最大 ，这表 现 了它 的极值 的分 析 可得 到脉 内调 制 Ｐ Ｍ 、脉 冲描 述 字 Ｐ Ｄ Ｗ 。分选 时， 要 （ Ｘ ｔ ， Ｘ ２ ． － ． Ｘ ． ） ≤ ， （ ， ， ． ． ， ） Ｉ 。 ｇ 对 ／ １ ｎ 将 各 参数 形 成 的 Ｕ空 间切 分成 ｍ个 子分 选 空 间 ｛ Ｄ ） ，将 性 ：Ｈ Ｐ Ｄ Ｗ投影 到子空 间上 ，再与其投 影在 同一子空 间 中的脉 冲合 不 同类 间的分离程度 随着熵 值的减小 而增大，其在聚类 并 。可 以通 过 矩形 非 均匀 划 分法 和均 匀 划分 法划 分 子空 间 分析 中的比重也越大 。 （ Ｄ ｋ ） ｎ ｉ ｋ ＝ １ ［ １ ］ 。 （ 五 ）相似聚类 。在使用模糊聚 类分选方法 时，应在某 二、以改进的模糊聚类为基础 的雷达信号分选 范 围的置信 度 内进行 ，对模糊相似矩 阵进 行截取 时要使用 阈 （ 一 ）选 定参数 。本机测量 视频脉冲流 可 以测得 Ｔ Ｏ Ａ与 ≥ Ｐ Ｒ Ｉ 可 以通过对 Ｔ Ｏ Ａ使用分选算法算得；根据载频和相位 ， 可算得 Ｄ Ｏ Ａ 。 中，行或 列中所有元 素 的值 都 （ 二 ）标准化 数据 。处 理数据 时，为消除数据 不 同度量 在 截取后 的模糊相 似矩 阵 Ｒ 对 分选 结果的影 响，可使用 极值标准化 方法 。标准 化后 ，数 为 １的元素 ，它们 的相似度最 高，被认为是 一类。循环使用 这一原 则可 分选 出所有类 别。 据基本上都在 ［ ０ ， １ ］间，可以同等量级参与运算 ０ ］ 。 （ 六 ）追踪提取脉冲编号： （ １ ）在模糊 相似矩 阵 Ｒ 中， 样本 数据表达 为：Ｐ Ｄ Ｗ ｉ ＝ （ Ｐ Ｄ Ｗ Ｐ Ｄ Ｗ Ｐ Ｄ Ｗ ） ，ｎ ：脉 依据其 对称性划 分出其三角部 分，并将其非零元 素的下标填 冲信 号个甄 ｆ ｉ ｘ每个信号所含特征参数 的维甄 ｉ ＝ ｌ ， ２ ， …， ｎ 。 ［ ｉ ］ ［ ２ ］中； （ ２ ）为 ｆ 赋值为 １ ，将 ｆ代入 到数 组 假设 ｎ ＝ １ ２ ，ｍ ＝ ３ ，所包含 特征 参数 ｃ Ｆ 、Ｐ ｗ 、Ｐ Ｍ ，则此 样 入 数 组 Ａ Ｂ ［ ｔ ］中，如 果在数组 Ａ ［ ｉ ］ ［ ２ ］中搜索到与 ｆ 相 等的元素 ，请 本第 ｋ维数据 的期望 ： 同行的另一元素 不存在在数组 Ｂ ［ ｔ ］ ，那 么就把 这个元素记录 Ｅ ［ Ｐ Ｄ 】 三 Ｐ Ｄ 到Ｂ ［ ｔ ］ 里。 （ ３ ）重复步骤 （ ２ ），直至取完需要添加到数组 Ｂ ［ ｔ ］中的元 素为止。 （ ４ ）按行将 Ｂ［ ｔ ］中的元 素写入到不限 方差： ｒ — … ～ … 一 制维数的数字 Ｃ中。 （ ５ ）令 ｆ取 ｉ — ｎ中任一 Ｃ中不存在的 ∑（ Ｐ Ｄ ～ 研 肋 】 ） 。 元素，重 复步骤 （ ２ ）一（ ５ ），直至 Ｃ中元素个数为 ｎ为止。 三 、 结 束 语 标准化 后： 通过分析和 计算雷达信 号特征参数 ，模 糊聚类法可 以在 Ｐ Ｄ Ｗ ｉ ｋ 一 ＝ （ Ｐ Ｄ Ｗ ｉ ｋ － Ｅ ［ Ｐ Ｄ Ｗ ｋ ］ ） ／ Ｃ ｋ 这样 还不能够 确保样本 数据在 区间 ［ ０ ， １ ］上 ，还 要采用 很大 程度上实现对 雷达信 号的分选 。而如何 将雷达信号 的分 选进行智 能化 改进 ，仍是现 阶段研究所面 临的问题 。 极值化 方法 处理数据 ： 参考 文 献 ： 朋 一丝 ＝ ＰＤ 一 一Ｐ Ｄ ［ １ ］ 向娴 ． 未知 雷达信 号分 选算法研 究 ｆ 【 ） １ ． 陕西 ： 西安 电 ２ ０ １ １ ． 在 这个 公 式 中，Ｐ Ｄ ， 是Ｐ Ｄ Ｗ ｉ ｋ ， 的 最 小值 ，Ｐ Ｄ ， 是 子科技 大学 ， 『 ２ 】 陈维 高 ． 张 国毅 ． 基 于改进 网格 聚类 的动 态雷达信号 Ｐ Ｄ Ｗ 的最大值 。 『 ］ ． 雷达与对抗 ， ２ ０ １ ２（ １ ５）： １ ５ — １ ６ ． （ 三 ）构造 相似矩 阵。在标准化 处理后 ，再计算样本 相 分选算法 ［ 似度 。 【 ３ 】 杨多 ． 复 杂环境 下多参数 雷达信 号分选 算法研 究 ［ Ｄ 】 ． 例 ：假 设所 取 出的两样本 为 Ｐ Ｄ Ｗ 和Ｐ Ｄ Ｗ ，可 以通过主观 黑龙 江 ： 哈 尔滨工程 大学 ， ２ ０ １ ２ ． 评定法 、几何平 均最小法 、算 数平均最 小法、相关 系数法等

基于改进集对分析聚类的雷达信号分选方法黎蓉;刘以安;王刚【摘要】Since the separation result is susceptible to relational degree in an environment of high density complex radar sig-nal when set pair analysis method is used for signal separation,a real-time stabilization method which can effectively achieve the radar signal sorting is proposed. The separation of pulse stream is realized by employing the set pair analysis to preassign pulse stream,and combining it with high dimensional data clustering method. The results of simulation and contrast analysis show that this method still has higher recognition accuracy even in the case of noise pulse.%在高密度复杂的雷达信号环境下，针对使用集对分析进行信号分选时，分选结果易受联系度取值影响的问题，提出了一种实时稳定有效的信号分选方法。

通过采用集对分析对脉冲流进行预分选，再结合高维数据聚类的方法实现分选效果。

经过仿真对比分析，实验结果表明该方法在含有噪声脉冲的情况下仍具有较高的识别率。

【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2014(000)009【总页数】4页(P8-11)【关键词】信号分选;集对分析;高维数据;仿真分析【作者】黎蓉;刘以安;王刚【作者单位】江南大学物联网工程学院，江苏无锡 214122;江南大学物联网工程学院，江苏无锡 214122;中国舰船研究院，北京 100192【正文语种】中文【中图分类】TN957.51-340 引言在现代电子战环境中，随着雷达技术的快速发展，新体制雷达的信号形式更加复杂化。

限制 状态 设置 ； 代 表元 胞 的邻居 。 Ｖｚ Ｎ（ ） Ｎ ＥＳ ， Ｓ； 是元 胞基 于邻居 Ｎ 状态 变化 的规 则 。 ２ 元胞状 态 的设置 —— 数据 聚类 信息 Ｑ ）
用 Ｑ 表 示 元 胞 的 状 态 设 置。 Ｑ ： ｛ ｉＣ １Ｅ（ ， ， ， ， （ ， ， ， ｝ （ ， ） ｉ ０ １ … ） ＣＥ ０ １ … ） ，当 ｉ≠ ０
心 的 ＳＸＳ的区域 。
雷 达信 号分 选领 域 中 ， 经过 实 验 仿 真 验 证 具有 一定 的
可行 性 。
１ 蚁 群 聚 类 基 本 原 理
Ｌ ｍｅ 和 Ｆ ｉ ａ 出著 名 的 Ｌ ｕ ｒ ａ ｔ［ 提 ｅ ４ Ｆ算 法 ， Ｆ算 法 Ｌ
在 Ｌ Ｆ算 法 中 ， 蚁拾起 或 者放 下 一个 对 象 Ｏ 的 蚂 可能性 分别 按照 以下 公式 计算 ：
Ｏ 引 言
蚁群算 法是 由意大利 学 者 Ｄ ｒｇ ｏ ｉｏ等 人 于 １ ９ ９ １年
的主要 思想 就是将 待 聚类数 据初始 随机 地摆 放在一个 二 维平 面上 ， 然后 在这个 平 面上产 生一 些虚拟 蚂蚁 ， 这 些 蚂蚁通 过判 断所 背负 数据 与周 围数据 的相 似性最 终 将 数据 聚为 一类 。 该方 法 首先将 数据 随机 分 布 在 × 一个 的 网格
第２ ７卷 第 ４期
航 天 电子对 抗
３ １
基 于 改进 Ｌ Ｆ算 法 的雷 达 信 号 分 选
赵 贵喜 ， 刘永 波 ， 世 江 ， 亮 谭 刘
（ 中国人 民解放 军 ９ １ ３部 队 ， ３６ 黑龙 江 哈 尔滨 １ ０ ０ ） ５ ０ ０
摘要 ： 在 现代 战 争 中随着 新体 制 雷达 的不 断 涌现 ， 电磁 环 境 变得 越 来 越 复 杂 ， 雷达脉 冲 相 互 交错 ， 雷达信 号的 处理 面 临高 密度 信 号环境 。 目前普 遍 采 用 的基 于 直 方 图统计 的 信 号分 选方 法越 来越 不适 应现代 雷达信 号环境 。将 蚁 群 聚 类算 法 引入 到 雷达 信 号 分 选 中， 对其 进 并

基于改进的模糊聚类的雷达信号分选
刘旭波;司锡才
【期刊名称】《弹箭与制导学报》
【年(卷),期】2009(029)005
【摘要】为了解决传统方法不能有效分选高密度复杂雷达信号,以及现有聚类方法达不到实时性要求的问题,提出一种利用雷达脉冲信号特征参数,基于改进的模糊聚类的雷达信号分选新方法.在改进的算法中,提出了距离加权系数的概念,依据信息熵使各参数的距离加权系数的确定更加合理化.采用追踪法计算等价模糊矩阵,并提取聚类后的脉冲序号,更具有实际意义.该方法同时提高了系统的实时性.仿真结果验证了算法的有效性.
【总页数】5页(P278-282)
【作者】刘旭波;司锡才
【作者单位】哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,哈尔滨,150001;哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,哈尔滨,150001
【正文语种】中文
【中图分类】TN957.51
【相关文献】
1.基于杂草改进的模糊聚类雷达信号分选 [J], 王鹤朋;谢红
2.基于模糊聚类的雷达信号分选 [J], 尹亮;潘继飞;姜秋喜
3.基于改进的模糊聚类的雷达信号分选 [J], 姜军
4.基于核模糊聚类的雷达信号分选算法 [J], 陈彬;骆鲁秦;赵贵喜
5.基于模糊聚类的雷达信号分选方法 [J], 王勇刚
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Ａｂ ｔａ ｔ Ｔｈ ｏ ｖ ｎ ｉ ｎ ｌ ｉｄ ｃ ｕ ｔ ｒｎ ｌ ｏ ｉｈ ｈ ｓ ｓ ｍｅ ｐ ｏ ｌｍ ｓｓ ｃ ｓ ｎ ｅ ｉ ｇ ｐ ｒ ｍｅ ｅ ｓ ｉ ｐ ｔ ｓｒ ｃ ： ｅ ｃ ｎ ｅ ｔ ａ ｒ ｌ ｓ ｅ ｉ ｇ ａ ｇ ｒ ｍ ａ ｏ ｒ ｂ ｅ ｕ ｈ ａ ｅ ｄ ｎ ａ ａ ｔ ｒ ｎ ｕ ｏ ｇ ｔ
的动 态网格 聚类 算 法能够识 别任 意 形状 和 大小 的 聚 类。仿 真 实验表 明 ， 两种 方 法能 有 效适 这
用 于雷达 信 号分 选 ， 能很 好地 识别 出孤 立 点和噪 声。 且
关 键 词 ： 雷 达 信 号 分 选 ；网格
Ｑｉ ｉ ｕ Ｉｅ ，Ｙａ ｇ Ｃ ｅ ｇ ｈ ｎ ｈ ｎ ｚ ｉ，Ｃｈ ｎ Ｈａ ， ａ ａ ｇ ａ 。 ｅ ｏ Ｚｈ ｎ Ｗ ｎ ｂ ｏ
（ ． ｉｔ ｎ Ｕｎ ｖ ｒｉｙ ｏ ｒＦ ｒｅ １ Ａｖａ ｉ ｉｅ ｓｔ ｆＡｉ ｏ ｃ ，Ｃｈ ｎ ｃ ｕ ３ ０ ２，ｉ ｎ， ｉａ； ｏ ａ ｇ ｈ ｎ １ ０ ２ Ｊｌ Ｃｈ ｎ ｉ ２ Ｕ ｎｔ９ ８ ９ ｏ ＬＡ ，Ｎａ ｃ ａ ｇ３ ０ ０ ， ｉｎ ｘ ， ｉａ ． ｉ ４ ２ ｆＰ ｎ ｈ ｎ ３ ２ １ Ｊａ ｇ ｉＣｈｎ ）
且 提高 了搜索 效率 和 聚类精 度 。
ｎ ｍｉ ｒｄ ｃｕ ｔ ｒｎ ｎ ｈ ｆｉ ｇ ｔ ｃ ｎ ｑ ｅ ｃ ｎ ｄ ｓ ｏ ｅ ｒ ｉ ａ ｙ ｓ ａ ｅ ｎ ｉｅ ｏ ｌ ｓ ｅ ｓ Ｂ ｔ ｈ ｌ ｏ ａ ｃｇ ｉ ｌ ｓｅ ｉ ｇ ａ ｄ ｓ ｉ ｎ ｅ ｈ ｉｕ ａ ｉｃ ｖ ｒ ａ ｂ ｔ ｒ ｈ ｐ ｓ ａ ｄ ｓｚ ｆ ｃｕ ｔ ｒ ． ｏ ｈ ｔ ｅ ａ ｇ — ｔ ｒ ｒ ｈ ｒ ｅ ｉ ｅ ｏ ｂ ｆ ｅ ｔｖ ｎ ｅ ｔ ｒ ｒ ｂ ｓ ｎ ｓ ｏ ｎ ｉｅ ｂ ｉ ｌ ｔ ｎ ． ｉ ｍｓ ａ ｅ ｖ ｒｆ ｄ ｔ ｅ ｅ ｆ ｃ ｉｅ ａ ｄ ｂ ｔｅ ｏ ｕ ｔ ｅ ｓ ｔ ｏ ｓ ｙ ｓｍｕ ａ ｉ ｓ ｔ ｉ ｏ Ｋｅ ｒ ｓ ｒ ｄ ｒｓｇ ａ ｏ ｔ ｇ；ｐ ｅ ｓ ｒ ｉ ｇ；ｇ ｉ ｌ ｓ ｅ ｉｇ；ｓ ｉ ｉｇ ｇ ｉ ｙ ｗｏ ｄ ： ａ ａ ｉ ｎ ｌ ｒ ｉ ｓ ｎ ｒ－ｏ ｔ ｎ ｒ ｃ ｕ ｔ ｒｎ ｄ ｈｆ ｎ ｒ ｔ ｄ；ｄ ｎ ｍｉ ｇ ｉ ｙａ ｃ ｒ ｄ

信 号分选 。首先 ， 据读 入 的 雷达 脉 冲列 数 据动 态 生 根 成 相交 的 网格 ， 减少 了网格 生成数 目， 提高算 法 的执 行 效 率 ； 次利用 密度 阈值去 除离群点 和噪声 点 ， 其 对低 密 度 网格进 行 “ 信息 提取 ” 处理 ， 而对 类 的边 界进 行优 从 化， 提高 聚类精度 。
定 网格 划分 主 要存 在 以下 问 题 ： １ 固定 网格 的位 置 （）
现代战争 中 ， 各种 雷达及 精确制 导武器 的大 量应用 ， 使
可能造 成小 聚类丢 失 ；２ 聚类 的精 度 不 高 ， （） 聚类 的边
得雷达对抗侦察系统面临的信号环境 日趋密集 ， 而且 信号愈加复杂多变。因此 ， 现代雷达侦察设备的信号 分选 任务 十分艰 巨而 复杂 ， 现 在常 用 的 信号 分 选 方 且
摘
要 ： 网格 聚类算 法用 于雷达信 号分选 ， 将 针对 传统 网格 聚类 算 法执行 效 率 不 高， 类精度 聚
低 等 问题 ， 对传统 网格聚 类 算 法进行 了改 进 ， 最后 通 过 仿 真 实验 验证 了改进 算 法有 效性 和 先
进性 。
关键词 ： 雷达 ； 信号 分选 ； 网格 聚类 中 图分 类号 ：Ｎ ５ ． １ Ｔ ９ ７ ５ 文献标 识码 ： Ａ 文章编 号 ：０ ９— ４ １ ２ １ ） ２— ０ ３— １０ ０ ０ （ ０ １ ０ ０ ４ ０ ４
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｔ ｅ ｏ ｖ ｎ ｏ ａ ｓｒ ｃ ： ｈ ｃ ｎ ｅ ｔ ｎ ｌ ｉ ｄ ｌ ｓ ｒｎ ａｇ ｒ ｈ ， ｓ ｄ ｏ ｒ ｄ ｒ ｉｎ ｌ ｏ ｔ ｇ ａ ｓ ｍｅ ｃｕ ｔ ｉ ｇ ｌｏ ｔ ｍ ｕ ｅ ｆ ｒ ａ ａ ｓｇ ａ ｅ ｉ ｓ ｒ ｎ ，ｈ ｓ ｏ ｉ

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｏｆｄｅｅｐｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｔｏａｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙｌｅａｒｎｔｈｅｄｅｅｐｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｄａｔａｗａｓｓｔｕｄｉｅｄ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒ ｐｒｏｐｏｓｅｄａｓｉｇｎａｌｓｏｒｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｍｕｌｔｉｌａｙｅｒｄｅｅｐｂｅｌｉｅｆｎｅｔｗｏｒｋｓ，ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｔｉｍｅｃｏｎｓｕｍｉｎｇｉｎ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｒａｄａｒｓｉｇｎａｌｓｅｌｅｃｔｉｏｎ，ｆｅａｔｕｒｅｒｅｄｕｎｄａｎｃｙａｎｄｓｏｏｎ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆｄｅｐｔｈｏｆｓｔａｃｋｅｄｍｕｌｔｉｌａｙｅｒ ｍｏｄｅｌ，ｉｔｏｖｅｒｃａｍｅｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｉｎｓｕｆｆｉｃｉｅｎｔｔｏｔｈｅｓｉｎｇｌｅｍｏｄｅｌｏｆｌｅａｒｎｉｎｇａｂｉｌｉｔｙ，ａｎｄｄｅｅｐｌｙｓｔｕｄｉｅｄｔｈｅｅｓｓｅｎｔｉａｌｆｅａｔｕｒｅｓｏｆ ｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｉｇｎａｌ，ａｎｄｆｕｓｅｄｔｈｅｐｏｓｔｅｒｉｏｒｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｏｆｔｈｅｍｏｄｅｌｔｏｍａｋｅａｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｄｅｃｉｓｉｏｎ，ｓｏａｓｔｏｆｕｒｔｈｅｒｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅ ｓｉｇｎａｌｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｒａｔｅ．Ｉｔｕｓｅｄｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｔｏｓｏｒｔ７ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｔｙｐｅｓｏｆｒａｄａｒｅｍｉｔｔｅｒｓｉｇｎａｌｓｏｒｔｉｎｇ．Ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｏｔｈｅｒｐｅｒｆｏｒｍ ａｎｃｅｓｉｇｎａｌｓｏｒｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄ，ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｏｂｔａｉｎｓｂｅｔｔｅｒｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓ，ａｎｄｅｘｈｉｂｉｔｓｓｔｒｏｎｇ ｌｅａｒｎｉｎｇａｂｉｌｉｔｙｔｏｎａｔｕｒｅｆｅａｔｕｒｅｓ，ｔｈｕｓｉｔｖｅｒｉｆｉｅｓｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓａｎｄｓｕｐｅｒｉｏｒｉｔｙｏｆｔｈｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｉｇｎａｌｓｏｒｔｉｎｇ；ｄｅｅｐｂｅｌｉｅｆｎｅｔｗｏｒｋ；ｓｔａｃｋｅｄｍｕｌｔｉｌａｙｅｒｍｏｄｅｌ；ｐｏｓｔｅｒｉｏｒｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ

一种新的基于网格聚类的雷达信号预分选算法邱磊;杨承志;何佃伟【摘要】雷达信号分选一直是雷达对抗情报处理中的难题,将网格聚类应用于雷达信号预分选,针对现有网格聚类需要输入网格划分、网格边界处理精度低等问题,提出一种新的基于网格聚类的雷达信号预分选算法.该算法根据网格数据压缩率自适应确定网格划分和密度阈值,并对网格边界进行优化处理.仿真实验表明,该算法能有效适用于雷达信号预分选,且有较强的抗噪声能力.【期刊名称】《现代防御技术》【年(卷),期】2013(041)002【总页数】6页(P167-172)【关键词】雷达信号分选;预分选;网格聚类算法;网格数据压缩率【作者】邱磊;杨承志;何佃伟【作者单位】空军航空大学,吉林长春 130022;空军航空大学,吉林长春 130022;空军航空大学,吉林长春 130022【正文语种】中文【中图分类】TN957.5;TN9740 引言雷达信号分选是电子对抗情报侦察系统的重要组成部分，在当今战场中起着重要作用。

近几年，随着雷达信号环境日益复杂，许多学者将数据挖掘技术中的聚类分析方法引入到雷达信号分选领域［1-4］。

聚类分选算法可以分为基于划分的聚类算法、基于层次的聚类算法、基于密度的聚类算法、基于网格的聚类以及基于模型的算法等［5-6］。

基于网格的聚类算法具有处理速度快、对输入数据顺序不敏感，可以发现任意形状类的优点［7］，是一种有效的信号预分选算法。

现有的基于网格聚类的预分选算法存在的主要问题有:①网格划分数和密度阈值需要人为设定，②聚类边界被当作噪声点丢弃导致聚类精度不高。

针对这2个问题，很多学者对算法进行了改进。

其中文献［8］提出了先移除孤立点和噪声再进行聚类的方法，但它要计算所有脉冲之间的距离，算法复杂度高，难以满足实时性要求;文献［9］提出了一种动态网格聚类预分选算法，算法复杂度较低，但边界处理效果较差。

本文提出了一种新的基于网格聚类的预分选算法。

提出了网格数据压缩率概念，首先根据雷达脉冲数和网格数据压缩率，自适应确定网格划分和密度阈值，减少了人为因素的影响;其次利用密度阈值去除孤立点和噪声，对低密度网格进行边界提取，提高聚类精度。

， 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 在 聚类分 配 ， 少 了关联 矩 阵的规 模 ， 而有 效节 省 了聚 类分 配 的 时 间， 高 了运 行 速度 。同 时 减 从 提 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 ， 得 聚类 精度 有 使
５ ０
航 天电子 对抗
第２ ７卷第 １期
基 于 改 进 的支 持 向量 聚 类 的 雷 达 信 号 分 选
向 娴 ， 建 龙 汤
（ 西安 电子 科技 大 学电子 工程 学 院 ， 陕西 西安
７０ ７ ） １ ０ １
摘 要 ： 基 于支持 向量 聚类 ， 出一 种新 的针 对 未知 雷达 辐射 源信 号分 选 的算法 。该 方 法 提
ｔｅ ｅ ｇ ｄ ｔ ｇｅ ｈｅ ｌ ｏｒｔ ｒ ｓ ｍ ｒ ｅ ｏ ｔ ｒ ａ ｇ ｉｈｍ ｓ ｕｓ ｄ ｔ ｅｉｖｅ ｎｕ ｌａ ｕｎ ｔｏｎ ｐａ ａ ｅ ｅ ｓ ｑ ｔ ｆｅ ｔ ｔ ｔ ｏ ｅ， ｈｃ ｉ ｅ ｏ ｒ ｌ ｅ ｃ ｅ ｒ ｆ ｃ ｉ ｒ ｍ ｔ ｒ ｏ ａ ｆ ｃ ｈｅ ｏｕ ｃ ｍ ｗ ｉｈ ｍ ａ ｅ ｃｕｓ ｅ ｉ ｅ ｉｉｎ ｋ ｌ ｔ ｒｎｇ ｐｒ ｃｓｏ ｈａ ｃ ｅ ｕ ｈ． ｓ ｂｅ ｏｍ ｍ ｃ Ｔｈｅ ｕｎ ｏｗｎ ａ ｒ ｓｇｎ ｌ ｌ ｔ ｒｎｇ ｆ ｔ ｅ ｐｅ ｉ ｅ ｒ ｓ ｔ ｋｎ ｒ ｄａ ｉ ａ ｃｕｓｅ ｉ ｏ ｈｅ ｘ ｒｍ ｎｔ ｅ ｕｌｓ ｓ ｈｏｗ ｈａ ｈ ｍ ｐ ｏ ｅ ｅ ｔ ｏ ｌ ｔｒｎｇ ａｇｏ ｉｈ ｔ ｎｌ ｍ ｐｒ ｅ ｈｅ ｅ ｆ ｍ ａ ｃ ｔ ａｓ ｓ ａ ｉ ｔ ｔｔ ｅ ｉ ｒ ｖ ｍ ｎ ｆ ｃｕｓ ｅ ｉ ｌ ｒｔ ｍ ｎｏ ｏ ｙ ｉ ｏｖ ｓ ｔ ｐ ｒｏｒ ｎ ｅ ｂｕ ｌｏ ｈａ ｈｇｈｅ ｒ ｒ ｔ ｆｉ ｎ ｉｉａ ｉｎ． ａ ｅ ｏ ｄｅ ｔｆｃ ｔｏ Ｋ ｅ ｒ ｓ：ａ ｒｓｇｎ １ｓ ｔｎｇ；ｓ ｐｐ ｔｖｅ ｔ ｌ ｔ ｒｎｇ ｙ ｗｏ ｄ ｒ ｄａ ｉ ａ ｏｒｉ ｕ ｏｒ ｃ ｏｒｃｕｓ ｅ ｉ

基于动态网格密度聚类的雷达信号分选算法作者：王军张冰来源：《现代电子技术》2013年第21期摘要：针对固定网格密度聚类算法在雷达信号分选中对数据输入的依赖性和聚类精度低的问题，提出了一种基于动态网格密度聚类的雷达信号分选算法。

该算法采用动态网格生成技术大幅度地减少无效网格生成数目，移动网格技术消除对数据输入的依赖性，用改进的双密度阈值提高聚类精度。

该算法不需要输入任何参数就能快速对任意形状大小的数据集进行聚类。

实验表明，该算法能有效去除噪声，快速准确的对未知雷达信号进行聚类。

关键词：雷达信号分选；聚类；动态网格；移动网格；双密度阈值中图分类号： TN957.51⁃34； TP311 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X（2013）21⁃0001⁃040 引言雷达信号分选是现代雷达侦察设备的重要功能之一，在当今战场上起着不可或缺的作用。

然而随着现代战争中各种雷达和精确制导武器的大量应用，使得雷达侦察系统面临的信号环境日趋复杂多变，而且信号数量变的十分庞大[1]。

因此，现代雷达信号的分选工作变的越来越复杂和困难。

现在常用的信号分选方法是基于同一信号源发出的脉冲信号参数之间的相关性对雷达全脉冲序列进行去交错[2]。

但是这种分选方式的分选结果和上述过程中每一级分选的准确率都有很大关系，因此最终结果可能会出现很大的偏差。

聚类分析是重要的数据挖掘技术之一，近几年被越来越多地用于雷达信号分选，且取得了很好的效果，聚类算法一般分为基于划分的、基于层次的、基于模型的、基于网格的和基于密度的等几种方法[3]。

其中基于网格的聚类方法是将数据空间量化在有限的网格单元当中，将要分析的数据的统计信息汇总到其所在的单元格中，将网格中的点作为一个整体处理，处理速度快，但聚类精度低[4⁃5]；基于密度的聚类方法[6]是将数据分成高密度和低密度的区域，该方法具有能识别任意形状、大小的聚类等优点，但输入参数太多，影响聚类结果。

2023《基于改进cfsfdp的雷达信号预分选方法网络首发》CATALOGUE目录•引言•基于改进CFS-FDP的雷达信号预分选方法•实验设计与分析•方法比较与分析•应用场景与优势展示•结论与展望01引言雷达信号在现代战争中的重要性日益凸显，如何高效地处理和分选雷达信号成为关键问题。

当前，基于CFS-FDP的雷达信号预分选方法在国内外得到了广泛应用，但存在计算量大、实时性差等问题，因此对其进行改进具有重要意义。

研究背景与意义研究现状与问题目前，CFS-FDP算法在雷达信号预分选领域已经取得了一定的研究成果，但仍然存在以下问题(2) CFS-FDP算法的聚类效果受到相似度矩阵的影响，相似度矩阵的构建方法有待改进；(1) CFS-FDP算法对输入数据的维度和数量都有较高的要求，导致计算复杂度较高；(3) CFS-FDP算法的聚类结果容易受到噪声和异常值的影响，稳健性有待提高。

本研究旨在针对现有CFS-FDP算法存在的问题，提出一种基于改进CFS-FDP的雷达信号预分选方法，旨在提高算法的实时性和准确性。

研究内容包括(1) 设计一种新的相似度矩阵构建方法，以降低计算复杂度并提高聚类效果；(2) 引入鲁棒性统计理论，对聚类结果进行优化，提高算法的稳健性；(3) 通过实验验证所提方法的有效性和优越性，并与现有方法进行对比分析。

研究内容与方法010*******02基于改进CFS-FDP的雷达信号预分选方法CFS-FDP是一种基于聚类的特征选择算法，用于雷达信号预分选。

CFS-FDP算法通过将高维数据划分为多个聚类，并选择每个聚类中心周围的数据特征作为最终的特征子集，从而降低数据维度。

CFS-FDP算法在雷达信号预分选方面具有重要应用价值，能够有效地对雷达信号进行分类和识别。

CFS-FDP算法介绍针对CFS-FDP算法在处理复杂雷达信号时存在的不足，提出了改进的CFS-FDP算法。

改进CFS-FDP算法通过引入核函数和动态特征选择机制，增强了算法的分类性能和鲁棒性。