[发明专利]运用聚类思想改进的序列差值直方图分选方法

摘要

本发明提供了一种运用聚类思想改进的序列差值直方图分选方法，包括：将截获的雷达脉冲流作为第一次分选的输入脉冲流；计算输入脉冲流的第c级差值，得到第c级差值序列；对第c级差值序列进行聚类处理，统计得出第c级序列差值直方图；将第c级序列差值直方图的累计量大于检测门限TH的差值间隔构成的序列设为PRIq序列；对PRIq序列按照PRIq值从小到大进行排序，根据阈值NTH判定PRI值的真实性；以及对于真实PRI值，采用算数平均法或者曲线拟合法不断对PRI值进行更新，将真实PRI值对应的脉冲序列从脉冲流中分选出来。通过对差值序列进行聚类处理，抑制了虚假PRIq值的产生，有效地抑制PRI抖动造成的累计分散对分选的影响，并具有较高的分选精度和分选效率。

主权项

1.一种运用聚类思想改进的序列差值直方图分选方法，其特征在于，包括：步骤S102：将截获的雷达脉冲流作为第一次分选的输入脉冲流；步骤S104：计算输入脉冲流的第c级差值，所有第c级差值构成第c级差值序列；步骤S106：对所述第c级差值序列进行聚类处理，统计得出第c级序列差值直方图；步骤S108：将第c级序列差值直方图的累计量大于检测门限TH的差值间隔构成的序列设为PRIq序列，记作PRIq_(i′)＝(PRIq₁，PRIq₂，…PRIq_i′，…PRIq_Q)，其中PRIq_i′为PRIq值；步骤S110：对PRIq序列PRIq_(i′)＝(PRIq₁，PRIq₂，…PRIq_i′，…PRIq_Q)按照PRIq值从小到大进行排序，并记录其长度Q，根据阈值NTH判定PRI值的真实性：若为真实PRI值，则进入下一步骤S112；若不存在真实PRI值，则取c＝c+1，进入步骤S106；以及步骤S112：对于真实PRI值，采用算数平均法或者曲线拟合法不断对PRI值进行更新，对Tf时刻前后的脉冲流进行检索，将真实PRI值对应的脉冲序列从脉冲流中分选出来；其中，所述步骤S106中聚类处理包括：子步骤S202：将待处理的第c级差值序列记作为DTOA(j)＝(DTOA₁，DTOA₂，…DTOA_j，…DTOA_N1‑c)，其中，DTOA_j为第j个第c级差值，设ND为DTOA(j)的长度，ND＝N1‑c；N1为输入脉冲流的长度；聚类中心序列记作CTOA(k)＝(CTOA₁，CTOA₂，…CTOA_k，…CTOA_C)，每个子集中差值的数目构成序列CN(k)＝(CN₁，CN₂，…CN_k，…CN_C)，其中k表示聚类中心序号，C为聚类后子集的个数，即为聚类中心序列的长度；子步骤S204：初始化聚类中心：CTOA(1)＝DTOA(1)，CN₁＝1；子步骤S206：给差值序列的序号j赋值，第一次操作取差值序列的序号j＝2，计算待处理的第c级差值序列DTOA(j)；子步骤S208：计算聚类中心序列的长度C；子步骤S210：更新聚类中心；以及子步骤S212：给差值序列号赋新的值j＝j+1，按照差值序列号j与差值序列长度ND的大小关系进行对应处理：若j＜＝ND，则进入步骤S208，否则，以聚类处理后每个子集的聚类中心点为差值间隔，以CN序列中的差值数目为对应差值间隔的累积量，统计出第c级序列差值直方图。