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雷达辐射源信号在线分选方法研究

于新星  
【摘要】:雷达辐射源信号分选是电子侦察系统中的重要组成部分,也是电子对抗领域的关键技术之一。现在随着雷达应用的日益增多,电磁信号的密度越来越大,接收机在短时间之内就可能会接收到大量待分选的信号,这就使得信号分选模块的计算量迅速增大,难以满足应用中的实时性要求,并且大量新体制雷达的投入使用也使得信号环境日趋复杂,可能出现不同信号的参数十分靠近的情况,这使得信号分选准确率迅速下降。这些新情况的出现,对雷达辐射源信号分选领域的研究工作,提出了严峻的挑战。 为应对这些新的挑战,本文主要做了如下工作: 首先,在对当前已有的分选方法进行分析的基础上,提出了雷达辐射源信号在线核聚类分选方法。这一方法采用核映射将数据映射到高维特征空间,在特征空间中对多类信号数据进行聚类分选,它不需要预先知道聚类数目和初始聚类中心,分选准确率较高,计算速度相对较快,并且可以在线地对信号数据进行实时处理。最后用仿真实验对该方法进行了验证。 其次,对在线核聚类分选方法中的惩罚项参数进行了优化。惩罚项参数衡量了惩罚项在瞬时风险函数中所占的比重。本文在对惩罚项的作用进行分析的基础上,提出将惩罚项参数设置为按照一定规律递减。仿真实验验证了这个优化策略的有效性。 随后,又对在线核聚类分选方法中的梯度下降步长进行了优化。梯度下降步长是在线核聚类算法中的一个重要参数。经过分析,本文提出了两种针对梯度下降步长的优化方法,分别是步长递减法和步长的自适应调整方法。第一种方法将梯度下降步长设置为按照一定规律递减的,第二种方法则是利用随机元下降思想对步长进行自适应调整。本文对这两种优化方案分别进行了仿真实验。 最后,在参数优化的基础上,提出了变参数在线核聚类分选方法,其中加入了惩罚项参数优化方法,并且利用了随机元下降思想对梯度下降步长进行自适应调整。最后进行了仿真实验,并与未优化时的在线核聚类方法进行了对比,实验结果验证了该方法在分选准确率,尤其是分选速度上的优良性能。


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