一种自动选择参数的雷达辐射源SVC分选方法

摘要：

雷达信号分选的容差问题一直是雷达对抗情报处理中的难题,而支持向量聚类法(SVC)是一种能够有效避免容差问题的聚类方法,但现有参数搜索方法不能快速准确地确定SVC最优聚类结构,从而限制了支持向量聚类法的广泛应用.针对这一问题,提出了一种可以自动选择参数的SVC聚类方法.它通过采用一种综合的参数搜索方法,自动选择惩罚因子和核函数宽度两个参数,从而确定最优的聚类结构.仿真实验表明,此方法可在较少的迭代次数下获得最优的聚类结构,提高了雷达信号的分选正确率.

关键词：支持向量聚类、信号分选、最佳聚类模型、雷达信号

所属期刊栏目：26

分类号：TN971.1

在线出版日期：2011-06-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：15-20,73