[发明专利]基于加权K均值聚类的大型相控阵天线子阵划分方法

权利要求书

1.一种基于加权K均值聚类的大型相控阵天线子阵划分方法，其特征在于,包括如下步骤：

步骤1，建立子阵级单脉冲信号处理模型；

步骤2，根据2范数意义下的权矢量逼近准则，子阵结构划分优化问题可以描述成如下：

minΣn=1N||wele_refns||2||(wele_refndawele_refns,wele_refndewele_refns)T-Σl=1Lδnl(wsublda,wsublde)T||2=minΣl=1LΣn=1N(δnl||wele_refns||2||hn-cl||2)=minΣl=1LΣn=1N(δnldist(hn,cl))]]>

其中表示第n个阵元的参考和差加权比矢量；表示第l个子阵的加权矢量；δ_nl表示狄利克雷函数，满足δnl=1,gn=l0,gn≠l;]]>dist(hn,cl)=||wele_refns||2||hn-cl||2]]>表示加权后的矢量h_n到c_l之间的距离；分别表示第n个阵元的参考和波束加权、方位向参考差波束加权和俯仰向参考差波束加权；分别表示第l个子阵的方位向子阵级加权和俯仰向子阵级加权；g_n＝l表示第n个阵元归属于第l个子阵；n＝1，2，……，N；l＝1，2，…，L；N为阵元总数；L为子阵数目；|| ||²表示2范数；

步骤3，当阵元级加权均匀即时，使用传统的聚类算法来解决子阵划分的优化问题，获得最终的子阵划分结果；

当阵元级加权不均匀即时，使用加权K均值聚类算法对子阵结构进行优化，具体步骤如下：

步骤3.1，计算参考和差加权比矢量集H＝{h₁,...,h_n,...,h_N}，其中hn=(wele_refndawele_refns,wele_refndewele_refns)T]]>作为待聚类的特征矢量；

步骤3.2，令迭代计数器t＝0；子阵结构的初始划分为g⁽⁰⁾，g＝{g_n＝l,l＝1,2…,L,n＝1,2,...,N}；子阵结构的初始L个聚类中心为C(0)=(c1(0),...,cl(0),...,cL(0))T]]>其中，上标()内数值为迭代次数；

cl(0)=Σn=1N(δnl(0)||wele_refns||2hn)Σn=1N(δnl(0)||wele_refns||2),l=1,...,L;]]>

步骤3.3，计算每个阵元对应的特征矢量h_n到所有L个聚类中心之间的距离，根据最近邻准则，第n个阵元的聚类结果为h_n距离所有聚类中心c₁、c₂…c_L中最近的聚类中心所在的类；

步骤3.4，根据步骤3.3中每个阵元的聚类结果重新计算新的聚类中心C(t+1)=(c1(t+1),...,cl(t+1),...,cL(t+1))T:]]>

cl(t+1)=Σn=1N(δnl(t+1)||wele_refns||2hn)Σn=1N(δnl(t+1)||wele_refns||2),l=1,...,L;]]>

步骤3.5，t自加1，重复步骤3.3、步骤3.4直至聚类结果不再改变或迭代次数超过给定的最大迭代次数；

最后一次迭代所得的聚类结果g即为最优的子阵划分结构；最后一次迭代所得的聚类中心即为最优的子阵级加权。

2.如权利要求1所述的基于加权K均值聚类的大型相控阵天线子阵划分方法，其特征在于，初始划分g⁽⁰⁾由锥削函数量化方法得到或采用随机方法产生。