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一种新的k-means聚类雷达信号分选算法
被引量：
18
1
作者
张冉
夏厚培
《现代防御技术》
北大核心
2015年第6期136-141,共6页
针对传统k-means聚类算法在雷达信号分选中应用存在的不足,提出了一种基于数据场和灰关联分析的k-means聚类雷达信号分选算法。该算法首先根据数据场理论计算所有数据样本的势值,寻找局域势值最大值,选取距最大值最近的样本数据作为初...
针对传统k-means聚类算法在雷达信号分选中应用存在的不足,提出了一种基于数据场和灰关联分析的k-means聚类雷达信号分选算法。该算法首先根据数据场理论计算所有数据样本的势值,寻找局域势值最大值,选取距最大值最近的样本数据作为初始聚类中心,局域势值最大值个数作为聚类数目;然后用灰关联度代替欧式距离来判断数据样本间相似性。该算法能够自动获取初始聚类中心和聚类数目,对频率捷变雷达具有较好的分选效果。仿真结果验证了算法的可行性。
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关键词
雷达信号分选
K-MEANS
聚
类
聚类中心和数目
数据场理论
灰关联分析
频率捷变
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职称材料
题名
一种新的k-means聚类雷达信号分选算法
被引量：
18
1
作者
张冉
夏厚培
机构
南京信息工程大学电子与信息工程学院
中国船舶重工集团第七二四研究所
出处
《现代防御技术》
北大核心
2015年第6期136-141,共6页
文摘
针对传统k-means聚类算法在雷达信号分选中应用存在的不足,提出了一种基于数据场和灰关联分析的k-means聚类雷达信号分选算法。该算法首先根据数据场理论计算所有数据样本的势值,寻找局域势值最大值,选取距最大值最近的样本数据作为初始聚类中心,局域势值最大值个数作为聚类数目;然后用灰关联度代替欧式距离来判断数据样本间相似性。该算法能够自动获取初始聚类中心和聚类数目,对频率捷变雷达具有较好的分选效果。仿真结果验证了算法的可行性。
关键词
雷达信号分选
K-MEANS
聚
类
聚类中心和数目
数据场理论
灰关联分析
频率捷变
Keywords
radar signal sorting
k-means clustering
cluster center and number
data field theory
grey relational analysis
frequency agility
分类号
TN957.51 [电子电信—信号与信息处理]
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
一种新的k-means聚类雷达信号分选算法
张冉
夏厚培
《现代防御技术》
北大核心
2015
18
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