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公开(公告)号:CN119596244A
公开(公告)日:2025-03-11
申请号:CN202411633216.1
申请日:2024-11-15
Applicant: 北京理工大学 , 北京东方计量测试研究所
IPC: G01S7/28 , G06F18/23213 , G06F18/2413 , G06N5/01 , G06F18/25
Abstract: 本发明涉及信号处理、数据表征以及分类技术领域,公开一种基于SOM锚点提取与图融合的雷达信号谱聚类分选方法,包括:配置雷达信号分选簇数及雷达脉冲参数,获得归一化后的雷达脉冲数据集,以雷达脉冲数据集中的每一归一化处理后的雷达脉冲为节点,构建雷达脉冲的KNN图;基于SOM提取归一化后的雷达脉冲数据集的锚点,计算提取出的SOM锚点与所有节点之间的相似度,获得相似度矩阵,基于相似度矩阵构建锚图邻接矩阵,即为自适应锚图;加权融合KNN图与自适应锚图,获得融合图;基于雷达信号分选簇数与融合图进行谱聚类分选,获得分选结果。本发明突破了经典雷达分选聚类算法只能利用距离信息和密度信息的局限,提高了在复杂雷达脉冲分布条件下的分选性能。
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公开(公告)号:CN115079103B
公开(公告)日:2025-04-29
申请号:CN202210683889.2
申请日:2022-06-16
Applicant: 北京理工大学
IPC: G01S7/292 , G01S7/295 , G01S7/36 , G06F18/2411 , G06F18/214
Abstract: 本发明属于电子对抗、数据分类与信号识别技术领域,尤其涉及一种基于多域特征与LightGBM的抗箔条干扰方法。包括:将宽带极化雷达水平极化接收通道的箔条干扰下的目标回波数据进行预处理,得到水平极化接收通道的距离像序列;进行箔条干扰类型判断和目标分割,得到目标距离像序列和箔条干扰距离像序列;从时域、频域、极化域提取并得到特征向量,并将每个序列得到的特征向量作为一个样本;将样本进行标签标注;将带标签样本进行数据划分,得到训练集与测试集;并进行训练和测试,实现箔条干扰的识别和对抗。所述方法对抗遮蔽式箔条干扰效果好且分类准确率高,对海杂波鲁棒性好、抗干扰效率高。
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公开(公告)号:CN115079103A
公开(公告)日:2022-09-20
申请号:CN202210683889.2
申请日:2022-06-16
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明属于电子对抗、数据分类与信号识别技术领域,尤其涉及一种基于多域特征与LightGBM的抗箔条干扰方法。包括:将宽带极化雷达水平极化接收通道的箔条干扰下的目标回波数据进行预处理,得到水平极化接收通道的距离像序列;进行箔条干扰类型判断和目标分割,得到目标距离像序列和箔条干扰距离像序列;从时域、频域、极化域提取并得到特征向量,并将每个序列得到的特征向量作为一个样本;将样本进行标签标注;将带标签样本进行数据划分,得到训练集与测试集;并进行训练和测试,实现箔条干扰的识别和对抗。所述方法对抗遮蔽式箔条干扰效果好且分类准确率高,对海杂波鲁棒性好、抗干扰效率高。
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