DBscan制造技术

本发明专利技术提供一种

【技术实现步骤摘要】
DBscan结合分布后验评估与优化的未知雷达信号聚类方法


[0001]本专利技术涉及雷达侦察
，具体而言，涉及一种
DBscan
结合分布后验评估与优化的未知雷达信号聚类方法
。

技术介绍

[0002]雷达侦察系统的信号分析重要环节之一就是将电磁空间中在时域频域空域相互交错的脉冲进行聚类，将众多目标相互混叠的信号序列多维参数分离，从中获得电磁目标的信息以供后续进一步分析识别
。
该问题的难点在于，一
、
电子侦察系统截获的电磁信号存在大量的未知信号，空间中目标数量不确定，导致聚类很难适应不同的情况；二
、
由于信号强度
、
侦察空间关系等，电子侦察系统获得各个目标信号的样本数量
、
样本误差等差别很大，难以用固定的门限
、
规则进行聚类
。
[0003]通常采用的方法包含直方图法，通过对获得的一段时间内信号序列的参数进行直方图统计，分析其在某个范围内的分布，从而确定类的个数及聚类中心
。
这种方法好处是运算量小，简单易行，但在直方图分布统计时，针对不同的信号环境需精细化调整规则才能适应，因此，算法鲁棒性较差；除此之外常用方法还有基于专家知识，对多维参数分别确定各维度参数的聚类半径，进行动态聚类
。
这种方法由于固定了聚类半径，实际电磁环境中对不同测量误差的系统
、
不同信号强度的环境难以适应
。

技术实现思路
/>[0004]本专利技术旨在提供一种
DBscan
结合分布后验评估与优化的未知雷达信号聚类方法，以提高雷达信号聚类的准确性和鲁棒性
。
[0005]本专利技术提供的一种
DBscan
结合分布后验评估与优化的未知雷达信号聚类方法，包括：
[0006]对于信号到达角
DOA
和信号幅度
AMP
这两类参数构成的两个二维序列，根据侦察系统性能
、
侦察系统测量误差以及侦察系统对信号到达角
DOA
和信号幅度
AMP
的测量值，定义两个二维序列的加权距离
D
，并定义
Dbscan
聚类运算的两个参数
Eps
和
MinPts
；其中，
Eps
表示邻域半径，
MinPts
表示密度阈值；
[0007]根据定义的加权距离
D、
邻域半径
Eps
和密度阈值
MinPts
，对两个二维序列进行
Dbscan
聚类运算，获得聚类结果；
[0008]对获得的聚类结果进行后验评估，并根据后验评估结果更新聚类结果的参数
。
[0009]进一步的，所述两个二维序列的加权距离
D
定义为：
[0010]D
＝
W_DOA*d(DOA)/max_DOA+W_AMP*d(AMP)/max_AMP
[0011]其中：
[0012]W_DOA
为信号到达角
DOA
的权重，
W_AMP
为信号幅度
AMP
的权重，并且
W_DOA>0
，
W_AMP>0
，
W_DOA+W_AMP
＝1；
[0013]max_DOA
为信号到达角
DOA
的最大值，
max_AMP
为信号幅度
AMP
的最大值；
max_DOA
和
max_AMP
由专家根据侦察系统性能和侦察系统测量误差确定；
[0014]d(DOA)
为信号到达角
DOA
构成的二维序列中两个元素之差的绝对值；
d(AMP)
为信号幅度
AMP
构成的二维序列中两个元素之差的绝对值；
d(DOA)
和
d(AMP)
由侦察系统对信号到达角
DOA
和信号幅度
AMP
的测量值得到
。
[0015]进一步的，所述邻域半径
Eps
定义为：
[0016]Eps
＝
W_DOA*max_DOA+W_AMP*max_AMP。
[0017]进一步的，所述密度阈值
MinPts
由专家根据电磁信号环境密度和
DBscan
聚类运算的长度确定
。
[0018]进一步的，设获得的聚类结果有
n
个类，对获得的聚类结果进行后验评估包括：
[0019](1)
计算每个类信号序列中脉冲的最先达到时间和最后结束时间；
[0020](2)
将每个类按照最先达到时间由小到大排序；
[0021](3)
判断相邻两个类的时间兼容性是否符合条件，当相邻两个类的时间兼容性符合条件时执行后续操作，否则再对下一个类进行步骤
(3)
的判断；
[0022](4)
对相邻两个类的脉冲宽度
PW
和射频频率
RF
进行匹配判断：
[0023](4.1)
对于脉冲宽度
PW
：
[0024](4.11)
对第
i
个类中脉冲的脉冲宽度
PW
，统计其均值
PW
mean
和均方根
PW
ems
；
[0025](4.12)
判断均方根
PW
ems
是否大于脉冲宽度阈值
PW
thr
：
[0026]若均方根
PW
ems
大于脉冲宽度阈值
PW
thr
，则执行步骤
(4.13)
；
[0027]否则执行步骤
(4.14)
；
[0028](4.13)
计算第
i
个类和第
j
个类的脉冲宽度
PW
中心值匹配度，并根据脉冲宽度
PW
中心值匹配度判断第
i
个类和第
j
个类的脉冲宽度
PW
是否匹配，若匹配则执行步骤
(4.15)
，否则再对下一个类进行步骤
(3)
的判断；
[0029](4.14)
判断第
i
个类和第
j
个类的脉冲宽度
PW
的均值
PW
mean
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种
DBscan
结合分布后验评估与优化的未知雷达信号聚类方法，其特征在于，包括：对于信号到达角
DOA
和信号幅度
AMP
这两类参数构成的两个二维序列，根据侦察系统性能
、
侦察系统测量误差以及侦察系统对信号到达角
DOA
和信号幅度
AMP
的测量值，定义两个二维序列的加权距离
D
，并定义
Dbscan
聚类运算的两个参数
Eps
和
MinPts
；其中，
Eps
表示邻域半径，
MinPts
表示密度阈值；根据定义的加权距离
D、
邻域半径
Eps
和密度阈值
MinPts
，对两个二维序列进行
Dbscan
聚类运算，获得聚类结果；对获得的聚类结果进行后验评估，并根据后验评估结果更新聚类结果的参数
。2.
根据权利要求1所述的
DBscan
结合分布后验评估与优化的未知雷达信号聚类方法，其特征在于，所述两个二维序列的加权距离
D
定义为：
D
＝
W_DOA*d(DOA)/max_DOA+W_AMP*d(AMP)/max_AMP
其中：
W_DOA
为信号到达角
DOA
的权重，
W_AMP
为信号幅度
AMP
的权重，并且
W_DOA>0
，
W_AMP>0
，
W_DOA+W_AMP
＝1；
max_DOA
为信号到达角
DOA
的最大值，
max_AMP
为信号幅度
AMP
的最大值；
max_DOA
和
max_AMP
由专家根据侦察系统性能和侦察系统测量误差确定；
d(DOA)
为信号到达角
DOA
构成的二维序列中两个元素之差的绝对值；
d(AMP)
为信号幅度
AMP
构成的二维序列中两个元素之差的绝对值；
d(DOA)
和
d(AMP)
由侦察系统对信号到达角
DOA
和信号幅度
AMP
的测量值得到
。3.
根据权利要求2所述的
DBscan
结合分布后验评估与优化的未知雷达信号聚类方法，其特征在于，所述邻域半径
Eps
定义为：
Eps
＝
W_DOA*max_DOA+W_AMP*max_AMP。4.
根据权利要求1所述的
DBscan
结合分布后验评估与优化的未知雷达信号聚类方法，其特征在于，所述密度阈值
MinPts
由专家根据电磁信号环境密度和
DBscan
聚类运算的长度确定
。5.
根据权利要求1所述的
DBscan
结合分布后验评估与优化的未知雷达信号聚类方法，其特征在于，设获得的聚类结果有
n
个类，对获得的聚类结果进行后验评估包括：
(1)
计算每个类信号序列中脉冲的最先达到时间和最后结束时间；
(2)
将每个类按照最先达到时间由小到大排序；
(3)
判断相邻两个类的时间兼容性是否符合条件，当相邻两个类的时间兼容性符合条件时执行后续操作，否则再对下一个类进行步骤
(3)
的判断；
(4)
对相邻两个类的脉冲宽度
PW
和射频频率
RF
进行匹配判断：
(4.1)
对于脉冲宽度
PW
：
(4.11)
对第
i
个类中脉冲的脉冲宽度
PW
，统计其均值
PW
mean
和均方根
PW
ems
；
(4.12)
判断均方根
PW
ems
是否大于脉冲宽度阈值
PW
thr
：若均方根
PW
ems
大于脉冲宽度阈值
PW
thr
，则执行步骤
(4.13)
；否则执行步骤
(4.14)
；
(4.13)
计算第
i
个类和第
j
个类的脉冲宽度
PW
中心值匹配度，并根据脉冲宽度
PW
中心值匹配度判断第
i
个类和第
j
个类的脉冲宽度

【专利技术属性】
技术研发人员：张蔚，张顼，崔健，李和平，吕文超，潘宜霞，
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：