一种对多功能雷达工作模式序列的在线聚类方法技术

本发明专利技术公开了一种对多功能雷达工作模式序列的在线聚类方法，可以对脉冲流输入形式，所含模式个数可变、模式长度可变、模式调制参数可变的复杂多功能雷达工作模式脉冲序列，实现各个PDW参数上，脉冲级别的无监督时间序列在线聚类；利用各个PDW参数的脉间调制类型，构建相应的时间序列参数化模型并给出对应的模型参数估计；各个参数化模型能够表示不同脉间调制类型的时间序列特征，聚类结果标注到脉冲级别，能够在线将脉冲流中连续到达的各个脉冲进行聚类，同时聚类结果能够给出各个参数化模型的模型参数，给后续脉冲序列更精细地分析和处理提供了条件；本发明专利技术的雷达工作模式在线聚类方法，也可以用于线下对整段截获雷达脉冲序列进行时间序列聚类。列进行时间序列聚类。列进行时间序列聚类。

【技术实现步骤摘要】
一种对多功能雷达工作模式序列的在线聚类方法


[0001]本专利技术涉及雷达电子侦察
，具体涉及一种对多功能雷达工作模式序列的在线聚类方法。

技术介绍

[0002]多功能雷达是具有多种动态变化工作模式的复杂传感器，被广泛应用于监视,目标跟踪与识别等领域。多功能雷达可以同时执行多个不同的雷达工作模式，具有捷变的波束调度能力、复杂的信号调制样式、程控的工作模式编排。多功能雷达在时间线上编排多个不同的雷达工作模式，对每一个编排的雷达工作模式，可以基于对当前环境和目标的感知来选择或者优化雷达的控制参数(这些控制参数在侦察方又称为脉冲描述字，Pulse Descriptive Words,PDW)，如脉冲重复间隔(Pulse Repetition Interval,PRI)，射频(Radio Frequency,RF) 和脉宽(Pulse Width,PW)，来充分挖掘多功能雷达的性能潜力。这些特点使得电子侦察系统接收的雷达脉冲流信号序列中，1)脉冲序列以数据流的形式输入至电子侦察系统；2)输入脉冲流中，包含的雷达工作模式数量未知；3)每个模式的脉内本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种对多功能雷达工作模式序列的在线聚类方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、将接收到一个窗口内的脉冲序列PW1＝(p1，p2，
…
，p
w
)，其中，每个脉冲由一个设定的PDW参数表征；w表示设定的窗口内脉冲个数；S2、基于脉冲序列PW1，确定该脉冲序列所属的模型，并估计模型的参数；然后令i表示窗口序号，窗口序号的初值设为i＝2；S3、对脉冲序列PW
i
＝(p
i
′
，p
i
′
+1
，
…
，p
i
′
+w
‑1)，计算当前模型下脉冲序列PW
i
的对数似然值；其中，i
′
表示脉冲序列号，i
′
＝i；当前模型为脉冲序列PW
i
上一个脉冲序列所属的模型；S4、如果S3中计算得到的对数似然值低于设定的阈值ε，将第i
′
至第i
′
+w
‑
2这w
‑
1个脉冲的标签分配给当前模型；然后重新确定脉冲序列PW
i
所属的模型，并同时得到了基于该脉冲序列PW
i
估计的模型参数，以此创造出新模型，然后基于脉冲序列PW
i+w
‑1估计该新模型的参数；执行S5；如果S3中计算得到的对数似然值不低于设定的阈值ε，将脉冲序列PW
i
的脉冲标签分配为当前模型，然后使用包括脉冲序列PW
i
在内的所有分配给该模型的脉冲数据更新该模型的参数；执行S5；S5、当i的值不等于T
‑
w+1，则将i的值加1，即i＝i+1，执行S3
‑
S5，直到i＝T
‑
w+1，则得到估计的模型集合和对每个脉冲的模型标签，由此实现对各脉冲所属的雷达工作模式的聚类；其中T为设定的最大输入脉冲数目。2.如权利要求1所述的一种对多功能雷达工作模式序列的在线聚类方法，其特征在于，所述S2中，确定该脉冲序列所属的模型的方法为：针对脉冲序列，基于所有可能的脉间调制类型，计算每一个类型下脉冲序列对应的模型以及模型参数；最后分别计算该脉冲序列在各模型下的BIC值，取BIC值最小的模型作为该脉冲序列所属模型；其中，BIC值计算如下：BIC＝
‑
2ln(L)+numParas
×
ln(w)其中ln(L)为脉冲序列的对数似然值，numParas为各个模型的参数数目。3.如权利要求2所述的一种对多功能雷达工作模式序列的在线聚类方法，其特征在于：参数化...

【专利技术属性】
技术研发人员：李云杰，朱梦韬，李岩，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：