[发明专利]一种基于模糊函数地貌特征的雷达信号分选方法

权利要求书

1.一种基于模糊函数地貌特征的雷达信号分选方法，其特征在于：所述方法步骤如下：

Step1、输入待分选的雷达信号s(n)；

Step2、对s(n)进行重采样；

Step3、根据信号长度生成网格采样点，计算对应的模糊函数值AF(i,j)，并对其进行归一化处理；

Step4、对信号的归一化处理后的模糊函数值进行高斯平滑处理，得到高斯平滑处理后的模糊函数值

Step5、根据高斯平滑处理后的模糊函数值，利用线性插值法提取等高线；

Step6、提取等高线的正外接矩面积S、正外接纵横比AR、正外接方向角α，构造模糊函数地貌特征向量V＝[S AR α]；

Step7、根据特征向量V，利用KFCM聚类算法对信号进行分选。

2.根据权利要求1所述的基于模糊函数地貌特征的雷达信号分选方法，其特征在于：所述步骤Step5中利用线性插值法计算等高线的方法为：

Step5.1、根据需要将的海拔分为N个递增的等高线高度H_n：

其中，AF_max指代相应待分选雷达信号高斯平滑处理后的模糊函数最大值、AF_min指代相应待分选雷达信号高斯平滑处理后的模糊函数最小值；

Step5.2、根据插值法可得：

①任意网格采样点(i,j)在水平方向高度为H_n的等值点坐标(x_c,y_c)为：

y_c＝i

②任意网格采样点(i,j)在竖直方向高度为H_n的等值点坐标(x_c,y_c)为：

x_c＝j

Step5.3、求得等值点坐标后连接相邻的等值点得到等高线。

3.根据权利要求2所述的基于模糊函数地貌特征的雷达信号分选方法，其特征在于：所述步骤Step6中正外接矩面积S、正外接纵横比AR、正外接方向角α的计算方法为：

S＝[max(x_c)-min(x_c)]×[max(y_c)-min(y_c)]

式中，x_c、y_c为等值点的坐标，δ为模糊函数的右半采样域。