【摘 要】
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雷达辐射源信号分选是现代电子对抗和未来信息战中的首要技术,也是电子情报侦察系统和电子支援中的瓶颈技术。针对新型综合体制多模雷达信号分选处理中存在的关键问题,将数据
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雷达辐射源信号分选是现代电子对抗和未来信息战中的首要技术,也是电子情报侦察系统和电子支援中的瓶颈技术。针对新型综合体制多模雷达信号分选处理中存在的关键问题,将数据挖掘理论引入到雷达信号分选技术,提出了一种基于数据场的k-means聚类算法。该方法通过计算数据场势值寻找局域势值最大值,选取距最大值最近的样本数据作为初始聚类中心,然后用传统k-means聚类算法进行聚类,并通过计算机仿真进行验证。结果表明,该算法能够自动获取初始聚类中心和聚类数,可有效减少多模雷达信号分选过程中"增批"现象的出现。
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