一种基于直方图优化和合并的无参数PRI典型值提取算法

    公开(公告)号:CN118209948A

    公开(公告)日:2024-06-18

    申请号:CN202410252983.1

    申请日:2024-03-06

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于直方图优化和合并的无参数PRI典型值提取算法,属于雷达信号处理领域,包括如下步骤:步骤一、获取待处理的雷达信号TOA序列,计算TOA序列的差分序列DTOA;步骤二、对差分序列DTOA中的离群值进行删除;步骤三、建立DTOA的直方图,利用直方图优化算法对DTOA直方图的箱bin数进行优化,得到最优数量Nop;步骤四、建立bin的数量为Nop的DTOA最优直方图,并统计该直方图中值为零的bin的个数占Nop的比值,通过比值的大小判断为第一类单典型值PRI或者第二类多典型值PRI,并分别求解第一类单典型值PRI和第二类多典型值PRI的典型值。

    针对雷达信号实时分选增簇问题的动态簇合并解决方法

    公开(公告)号:CN118276018A

    公开(公告)日:2024-07-02

    申请号:CN202410324655.8

    申请日:2024-03-21

    Applicant: 南京大学

    Abstract: 本发明公开了一种针对雷达信号实时分选增簇问题的动态簇合并解决方法,属于雷达信号处理领域,包括如下步骤:(1)雷达信号实时分选生成聚类簇,筛选当前已分选的聚类簇中的样本量达到给定阈值的簇;(2)对筛选的簇进行核密度估计计算其每个簇各维度特征的概率密度函数;(3)结合Wasserstein距离和Hausdorff距离计算两两簇间各特征概率密度函数的相似性系数,并利用双曲正切函数进行映射并对超过阈值的相似性系数求积得到两个簇的合并概率;(4)利用SDIF算法计算潜在待合并簇组中两个簇的脉冲重复间隔PRI,并通过匈牙利算法判断PRI是否一致,若一致则对合并概率进行补偿;(5)将补偿后的合并概率大于0.5的簇组标记为同一类别实现簇合并。

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