[发明专利]一种基于数据场层次聚类的多模雷达信号分选方法

摘要

本发明提供的是一种基于数据场层次聚类的多模雷达信号分选方法，包括根据截获的雷达样本信号建立数据场模型；优化数据场影响因子，划分网格，绘制等势线；采用削除势心法寻找数据空间的势心值；以数据空间的所有势心值为聚类中心对雷达信号特征参数进行层次聚类，完成对多模雷达信号的分选。本发明的方法能够基于多模雷达信号特征参数，根据移多模雷达信号参数构成数据空间性质完成多模雷达信号的分选，较好的解决了多模雷达信号分选时经常出现的“增批”等问题，分选精度较高。

主权项

一种基于数据场层次聚类的多模雷达信号分选方法，其特征在于：步骤一：从多模雷达信号样本集D中抽取多模雷达信号建立数据空间Ω，数据空间Ω包含的抽取后的数据集D'＝{x1,x2,…,xi,…,xn}，其中xi是任意数据点，i＝1～n，采用影响因子优化选取算法确定用于控制数据点间的相互作用力的影响因子σ的最优值，记为最优影响因子σbest：令数据点x1,x2,…,xi,…,xn的势值分别是Ψ1＝φ(x1)，Ψ2＝φ(x2)，…，Ψi＝φ(xi)，…，Ψn＝φ(xn)，其中是数据空间Ω中数据点x的势值的计算公式，式中||x‑xi||为数据点x到数据空间中任意数据点xi的欧式空间距离，σ是影响因子，则势熵HΨ是：HΨ=-Σi=1nΨiZlog(ΨiZ)]]>式中，是标准化因子，使得HΨ取值最小化，得出最优影响因子σbest；步骤二：以为网格尺度按照笛卡尔网格对数据空间进行网格划分；步骤三：计算网格划分后的数据点的势值，并将势值相同的点连接起来绘制等势线；步骤四：采用削除势心法找到所绘制的等势线的势心点，且所述采用削除势心法找到所绘制的等势线的势心点是：根据修正后的势值计算公式重新计算数据点的势值，将计算所得的势值最大的数据点作为第一个势心点，在寻找下一势心点时，将第一个势心点削除，并将去除第一个势心点后的数据点中势值最大的数据点作为第二个势心点，直至找到所有的势心点，所述修正后数据点x的势值计算公式φ′k(x)是：φk′(x)=e-||x-xi||22σ2(k=0)φk-1′(x)-φk-1′(xck)e-||x-xi||22σ2(k=1,2,3,...,n)]]>式中，k＝0，1，2，3，……，n是搜索势心点的个数，k＝0表示还没有搜寻过势心点，xck为上一个势心点，φ'k‑1(xck)是第k‑1个势心点削除后，第k个势心点势值，φ'k(x)是去除掉第k势值极大值点之后，数据点x的势值，φ'k‑1(x)是第k‑1个势值极大值点之后，数据点x处的势值；步骤五：将数据空间Ω中的所有势心点为聚类中心，按照等势线所形成的嵌套结构进行层次划分，完成对数据空间Ω中所包含数据集D'的多模雷达信号分选。