一种基于改进DBSCAN的雷达信号分选算法

作者：王星; 陈相; 周一鹏; 陈游; 肖冰松; 王洪迅

来源：空军工程大学学报(自然科学版), 2021, 22(03): 47-54.

• DBSCAN
• 聚类
• 云模型
• 雷达信号分选

针对传统DBSCAN算法参数设置依靠人工经验的不可靠性,并且对非均匀数据聚类效果差的问题,基于云模型(Cloud Model)提出了一种CMDBSCAN算法,算法首先结合距离曲线倾角突变的特点自适应获得邻域半径,并根据雷达信号分布密度设置聚类密度点数阈值,可实现DBSCAN算法自适应运行;同时结合多维云模型理论,对DBSCAN算法分选结果进行有效性评估,利用判定结果进一步优化参数设置。根据仿真模拟的复杂对抗过程中帧收的雷达信号进行实验,证明该算法可实现非均匀雷达信号的自适应分选,同时可有效避免在多功能雷达信号分选中的"增批"问题。

• 单位
  空军工程大学