典型文献
DSets-DBSCAN无参数聚类的雷达信号分选算法
文献摘要：
针对现有的很多高效分选算法的性能严重依赖于外界输入的参数问题,例如聚类数目、聚类容差等,将无参数聚类算法DSets-DBSCAN应用于雷达信号分选,提出了一种无参数的雷达信号脉冲聚类算法.该算法无须依赖于任何参数的设置,就能自适应地完成聚类.算法输入直方图均衡化处理过的成对相似性矩阵,使得Dsets(dominant sets)算法不依赖于任何参数;根据得到的超小簇自适应给出DBSCAN的输入参数;利用DBSCAN扩展集群.仿真实验证明,该算法对雷达脉冲描述字特征进行无参数分选的有效性.同时,在虚假脉冲比例(虚假脉冲数/雷达脉冲数)不高于80％的情况下,对雷达信号的聚类准确率在97.56％以上.
文献关键词：
信号预分选;无参数聚类;DSets;直方图均衡化
中图分类号：
作者姓名：
刘鲁涛;王璐璐;李品;陈涛
作者机构：
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,黑龙江哈尔滨 150001;南京电子技术研究所,江苏南京 210000
文献出处：
引用格式：
[1]刘鲁涛;王璐璐;李品;陈涛-.DSets-DBSCAN无参数聚类的雷达信号分选算法)[J].国防科技大学学报,2022(04):158-163
A类：
DSets,无参数聚类,Dsets,虚假脉冲,信号预分选
B类：
DBSCAN,雷达信号分选,参数问题,聚类数,容差,聚类算法,号脉,无须,入直,直方图均衡化,均衡化处理,dominant,不依,应给,输入参数,脉冲数
AB值：
0.173643
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
