【摘 要】
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雷达信号分选的容差问题一直是雷达对抗情报处理中的难题,而支持向量聚类法（SVC）是一种能够有效避免容差问题的聚类方法,但现有参数搜索方法不能快速准确地确定SVC最优聚类结构
【机 构】
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空军航空大学航空信息对抗系,解放军93017部队司令部电子对抗科
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雷达信号分选的容差问题一直是雷达对抗情报处理中的难题,而支持向量聚类法（SVC）是一种能够有效避免容差问题的聚类方法,但现有参数搜索方法不能快速准确地确定SVC最优聚类结构,从而限制了支持向量聚类法的广泛应用。针对这一问题,提出了一种可以自动选择参数的SVC聚类方法。它通过采用一种综合的参数搜索方法,自动选择惩罚因子和核函数宽度两个参数,从而确定最优的聚类结构。仿真实验表明,此方法可在较少的迭代次数下获得最优的聚类结构,提高了雷达信号的分选正确率。
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