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一种基于DBSCAN和随机森林的混合脉冲去交错方法 

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申请/专利权人:中国船舶集团有限公司第七二三研究所

摘要:本发明公开了一种基于DBSCAN和随机森林的混合脉冲去交错方法,采用DBSCAN聚类算法,先后利用载频值和到达时间进行聚类,将雷达辐射源信号划分成若干个信号群簇;对信号簇中的雷达辐射源信号进行特征提取,包括载频、到达时间、到达角度、脉宽、脉幅、相邻脉冲簇首尾时间差值、相邻脉冲簇首尾幅度差值、同一脉冲簇中首尾脉冲幅度差值、同一脉冲簇中幅度最大值与最小值的差值、同一脉冲相邻两个脉冲的幅度差值,对特征数据进行min‑max归一化处理;对雷达辐射源信号的类别标签进行one‑hot向量编码;以min‑max归一化处理后的特征值为输入,以雷达辐射源信号标签的one‑hot向量编码作为输出,训练随机森林模型,用于辐射源信号进行分类。本发明在低信噪比情况下依然可以较好的去交错效果,能够应用于复杂电磁环境下的雷达辐射源信号分选。

主权项:1.一种基于DBSCAN和随机森林的混合脉冲去交错方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1,通过仿真生成2部方位相邻且频域、时域均有交叠的相控阵多功能雷达信号,同时产生若干部载频固定、重频固定的雷达信号,形成雷达辐射源信号数据集;步骤2,采用DBSCAN聚类算法,先后利用载频值和到达时间进行聚类,将雷达辐射源信号划分成若干个信号群簇;步骤3,对信号簇中的雷达辐射源信号进行特征提取,包括载频、到达时间、到达角度、脉宽、脉幅、相邻脉冲簇首尾时间差值、相邻脉冲簇首尾幅度差值、同一脉冲簇中首尾脉冲幅度差值、同一脉冲簇中幅度最大值与最小值的差值、同一脉冲相邻两个脉冲的幅度差值,对特征数据进行min-max归一化处理;步骤4,对雷达辐射源信号的类别标签进行one-hot向量编码;步骤5,以min-max归一化处理后的特征值为输入,以雷达辐射源信号标签的one-hot向量编码作为输出,训练随机森林模型,用于辐射源信号进行分类。

全文数据:

权利要求:

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