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申请/专利权人：中国电子科技集团公司第五十四研究所

摘要：本发明公开了一种基于RB‑Stream算法的网台分选与跟踪方法，属于通信对抗技术领域。本发明包括缓存跳频信号参数数据流、按到达时间对缓存的数据进行升序排序、划分持续时间分组、估计跳速、形成更新跳频周期分组、估计跳频周期、计算聚类特征、使用RB‑Stream算法进行数据流聚类、识别网台状态和计算网台参数等步骤。本发明摒弃了传统的批处理模式，通过使用基于代表点结构的高效聚类模型对跳频信号参数数据流进行聚类，实现了对网台的实时分选与跟踪，并提高了网台分选的可视化水平。本发明技术先进，计算量适中，易于工程实现，可实现对跳频数据的实时处理，是对现有技术的一种重要改进。

主权项：1.一种基于RB-Stream算法的网台分选与跟踪方法，其特征在于，包括以下步骤：1对跳频信号参数数据流进行缓存；所述跳频信号参数数据流来自于对跳频通信系统的侦察，所述跳频通信系统包括若干个网台，网台内的电台通过跳频信号进行通信；所述跳频信号参数数据流包括若干个跳频信号参数向量，所述跳频信号参数向量中包括跳频信号的频率、到达时间和持续时间；2对缓存的跳频信号参数向量按到达时间进行升序排序；3将当前时间设置为跳频信号参数数据流中最后一个跳频信号的到达时间与持续时间之和；4利用时间分辨率对跳频信号参数向量中的到达时间和持续时间进行归一化；5将跳频信号参数向量按持续时间进行划分，具有相同持续时间的跳频信号参数向量被划分进同一持续时间分组，持续时间分组中的跳频信号参数向量仍按到达时间升序排列；6对步骤5划分出的持续时间分组进行筛选，若某一持续时间分组的跳频信号参数向量的个数超过门限1且当前时间与该持续时间分组的估计跳速的时间间隔大于门限2，则进行跳速估计；如果跳速估计成功，则将该持续时间分组的跳速设置为跳速估计值，将该持续时间分组的估计跳速的时间设置为当前时间，如果跳速估计失败，则将该持续时间分组的跳速设置为非法值；所述门限1为设定值M；在持续时间分组的跳速为非法值时，所述门限2为设定时间A，在持续时间分组的跳速为合法值时，所述门限2为设定时间B，其中设定时间A小于设定时间B；7将跳速为合法值且跳速相差不超过设定值C的持续时间分组中的跳频信号参数向量移动到同一跳频周期分组，将刚形成的跳频周期分组的跳频周期设置为非法值，跳频周期分组中的跳频信号参数向量仍按到达时间升序排列；如果持续时间分组的跳速为非法值，并且持续时间分组中的跳频信号参数向量的个数超过门限3或者当前时间与该持续时间分组中第1个跳频信号参数向量的到达时间的时间间隔超过门限4，则清空该持续时间分组的跳频信号参数向量并将其估计跳速的时间设置为当前时间；所述门限3为设定值D，所述门限4为设定值E；8如果跳频周期分组的跳频周期为非法值并且跳频周期分组中跳频信号参数向量的个数超过门限5，根据跳频周期分组中跳频信号参数向量的到达时间计算跳频周期估计值并将跳频周期分组的跳频周期设置为跳频周期估计值；所述门限5为设定值F；9对于每一个跳频周期为合法值的跳频周期分组，计算其中每个跳频信号参数向量的序号和相对到达时间作为聚类特征；10对于每一个跳频周期为合法值的跳频周期分组，按时间顺序依次取出时间跨度为时长1的跳频信号参数向量，使用RB-Stream算法对其进行数据流聚类，每个聚类内的跳频信号参数向量属于同一个网台；所述时长1大于该跳频周期分组的跳频周期与设定值H的乘积；11对于每一聚类，根据聚类内数据流的密度判断网台的状态，聚类从无到有是网台的出现状态，聚类从有到无是网台的消失状态，数据流密度不低于门限6是网台的活动状态，数据流密度低于门限6是网台的静默状态；所述门限6为设定值N；12对于每一聚类，该聚类所属跳频周期分组的跳频周期的倒数即为对应网台的跳速，按设定时间间隔统计聚类内各个跳频信号参数向量的频率的出现次数，将出现次数高的频率选出组成该聚类对应网台的频率集；13重复步骤1～步骤12，实现对网台的实时分选与跟踪。

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