雷达信号分选关键技术探究

在现代战争中雷达侦查起着不可或缺的作用,具有重要的地位,而信号分选则是组成雷达侦查技术的关键部分.信号分选技术通过对雷达的辐射源特征进行提取来实现对信号的分选和识别的,并可以根据其危险程度来进行警报,从而为战争的指挥提供信息依据.本文对雷达技术的发展趋势进行了探究,分析了雷达技术对信号分选的要求,并介绍几种信号分选技术.     

基于区间数的多维不确定性数据UID-DBSCAN聚类算法

不确定性数据聚类方法的研究日益受到广泛关注,其中UIDK-means算法与U-PAM算法继承了基于划分算法无法识别任意形状簇和对噪声点敏感的缺陷。FDBSCAN算法事先假定不确定性数据的概率分布函数或概率密度函数是已知的,然而这些信息在实际应用中往往难以获取。针对上述算法的不足,提出一种基于区间数的多维不确定性数据聚类UID-DBSCAN算法。该算法利用区间数结合数据的统计信息合理地表示不确定性数据,采用低计算复杂度的区间数距离函数衡量不确定性数据对象间的相似度,首次提出区间数的密度、密度可达与密度相连等概念,并将其用于扩展簇中,同时结合数据集的统计特征自适应地选取算法的密度参数来实现自动聚类。实验结果表明,UID-DBSCAN算法能够有效识别噪声,处理任意形状簇,具有较高的聚类精度和较低的计算复杂度。