一种基于密度聚类的分选识别方法技术

本发明专利技术提供一种基于密度聚类的分选识别方法，包括：步骤1，获取脉冲定位信息数据集D，并标记其中的核心元素；步骤2，将所有密度可达或密度相连的核心元素标记为同一簇序号；步骤3，遍历所有簇，将各个簇中核心元素的

【技术实现步骤摘要】
一种基于密度聚类的分选识别方法


[0001]本专利技术涉及信号处理
，具体而言，涉及一种基于密度聚类的分选识别方法。

技术介绍

[0002]随着电子对抗的发展，未来战场中各种雷达种类众多，体制复杂，同时还存在各种通讯信号、民用导航信号等密集背景信号，目标信号分选难度极大。
[0003]现有信号处理技术通常需要目标的先验情报信息（频率、重频、脉宽等）来进行预分选，再利用角度分堆等算法进行目标分选识别。该方法存在以下不足：(1)先验情报信息可能无法获取，且无法保证其真实性、实时性，无法适应未来瞬息万变的战场态势；(2)角度分堆等算法无法对符合要求元素之间的关系进行有效约束，同时对远距离的邻近目标分辨能力较差；(3)剔杂能力较弱，易受电磁参数相近的杂散信号影响。

技术实现思路

[0004]本专利技术旨在提供一种基于密度聚类的分选识别方法，以解决上述现有信号处理技术存在的问题。
[0005]本专利技术提供的一种基于密度聚类的分选识别方法，包括如下步骤：步骤1，获取脉冲定位信息数据集D，并标记其中的核心元素；步骤2，将所有密度可达或密度相连的核心元素标记为同一簇序号；步骤3，遍历所有簇，将各个簇中核心元素的
‑
邻域内元素标记为与该核心元素相同的簇序号；步骤4，将每个簇中元素按照频率和脉宽进行直方统计；步骤5，根据频率和脉宽直方统计判断每个簇中的元素是否有效；步骤6，将频率和脉宽直方统计均有效的元素认为是通过分选的元素，根据通过分选的元素得到对应目标的参数。
[0006]进一步的，步骤1包括：利用各脉冲测角信息，结合当前平台的姿态和位置信息，解算得到所有脉冲定位信息数据集D；依次遍历脉冲定位信息数据集D中元素，若某元素的
‑
邻域内元素数量Np≥Mpts，则将该元素标记为核心元素；其中，Mpts为设定的密度阈值。
[0007]进一步的，所述密度可达是指：若元素p通过若干直接密度可达的中间元素到达元素q，则称元素p相对元素q密度可达的；其中，所述直接密度可达是指：若元素p是在元素q的
‑
邻域内，且元素q为核心元
素，则称元素p相对元素q直接密度可达。
[0008]进一步的，步骤2中所述密度相连是指：若元素p和元素q借助元素o密度可达，则称元素p和元素q密度相连。
[0009]进一步的，步骤5中根据频率和脉宽直方统计判断每个簇中的元素是否有效包括：遍历频率和脉宽直方统计结果，若某直方内所含元素个数与最大直方所含元素个数的比值不小于设定比值，则认为该直方内元素有效，否则无效。
[0010]作为优选，所述设定比值为25%。
[0011]进一步的，步骤6中根据通过分选的元素得到对应目标的参数包括：统计簇内通过分选的元素的电磁参数，即得到对应目标的电磁参数；计算簇内通过分选的元素的位置重心，即得到对应目标的精确定位信息。
[0012]综上所述，由于采用了上述技术方案，本专利技术的有益效果是：本专利技术能够在无先验情报信息条件下，从复杂电磁环境中剔除杂散信号，成功分选识别出目标雷达/辐射源信号，并获得目标的准确电磁参数和精确定位信息。
附图说明
[0013]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
[0014]图1为典型雷达/辐射源信号定位分布图。
[0015]图2a为本专利技术实施例中聚类处理前电磁参数及位置分布图。
[0016]图2b为本专利技术实施例中聚类处理后电磁参数及位置分布图。
[0017]图2c为本专利技术实施例中直方统计后电磁参数及位置分布图。
[0018]图3为本专利技术实施例中基于密度聚类的分选识别方法的流程图。
[0019]图4a为本专利技术实施例中聚类目标1的频率直方统计图。
[0020]图4b为本专利技术实施例中聚类目标1的脉宽直方统计图。
[0021]图4c为本专利技术实施例中聚类目标2的频率直方统计图。
[0022]图4d为本专利技术实施例中聚类目标2的脉宽直方统计图。
[0023]图4e为本专利技术实施例中聚类目标3的频率直方统计图。
[0024]图4f为本专利技术实施例中聚类目标3的脉宽直方统计图。
具体实施方式
[0025]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
[0026]因此，以下对在附图中提供的本专利技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围，而是仅仅表示本专利技术的选定实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范
围。
[0027]实施例本实施例的涉及原理为：采用位置聚类算法进行信号分选，受功率起伏、相噪等因素影响，雷达/辐射源信号定位信息可能呈现任意不规则形状的随机分布，典型分布情况如图1所示，同时由于无先验情报信息，聚类算法无法预知聚类目标数，目标信号中掺杂大量杂散信号，因此选用的聚类算法应具备良好的自适应性和剔杂能力，综上分析本专利技术选择DBSCAN（Density
‑
based spatial clustering of applications with noise）聚类算法。
[0028]通过采用基于DBSCAN聚类算法对单脉冲定位信息进行位置聚类，分选出不同目标的位置簇，在对簇内脉冲信号的电磁参数进行直方统计，根据直方统计结果进行二次分选，最终获得不同目标簇的准确电磁参数，同时计算二次分选后目标簇的位置重心，即可得到各目标的精确定位信息。
[0029]本实施例中涉及到的定义如下：
‑
邻域：在样本数据中，针对任一元素X
i
，与其距离不大于设定半径的元素集合，称为元素X
i
的
‑
邻域；核心元素：若某元素的
‑
邻域内元素数量不小于密度阈值Mpts，则称该元素为核心元素；直接密度可达：若元素p是在元素q的
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邻域内，且元素q为核心元素，则称元素p相对元素q直接密度可达；密度可达：若元素p可通过若干直接密度可达的中间元素到达元素q，则称元素p相对元素q密度可达的；密度相连：若元素p和元素q借助元素o密度可达，则称元素p和元素q密度相连。
[0030]本实施例采用一种基于密度聚类的分选识别方法对复杂电磁环境中的三部雷达信号进行分选，最终得到三部雷达的准确电磁参数及精确定位结果。其仿真条件如下：(1)模拟复杂电磁环境，时域上同时存在三部雷达信号本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于密度聚类的分选识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，获取脉冲定位信息数据集D，并标记其中的核心元素；步骤2，将所有密度可达或密度相连的核心元素标记为同一簇序号；步骤3，遍历所有簇，将各个簇中核心元素的
‑
邻域内元素标记为与该核心元素相同的簇序号；步骤4，将每个簇中元素按照频率和脉宽进行直方统计；步骤5，根据频率和脉宽直方统计判断每个簇中的元素是否有效；步骤6，将频率和脉宽直方统计均有效的元素认为是通过分选的元素，根据通过分选的元素得到对应目标的参数。2.根据权利要求1所述的基于密度聚类的分选识别方法，其特征在于，步骤1包括：利用各脉冲测角信息，结合当前平台的姿态和位置信息，解算得到所有脉冲定位信息数据集D；依次遍历脉冲定位信息数据集D中元素，若某元素的
‑
邻域内元素数量Np≥Mpts，则将该元素标记为核心元素；其中，Mpts为设定的密度阈值。3.根据权利要求1所述的基于密度聚类的分选识别方法，其特征在于，步骤2中所述密度可达是指：若元素p通过若干直接密度可达的...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘涛，王浩丞，王濛，傅劲松，唐勇，曲焕全，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第二十九研究所，
类型：发明
国别省市：