基于深度聚类的雷达辐射源分选方法
公开
摘要
本发明涉及一种基于深度聚类的雷达辐射源分选方法，包括以下步骤：数据预处理；构建卷积自编码器网络；构建全连接自编码器网络；网络预训练；特征融合；聚类数目估计；数据聚类；网络微调；分选结果输出。利用神经网络自动提取雷达辐射源信号的脉内特征，避免了人为设计和计算脉内特征，提高了智能性和自适应能力。同时利用密度峰值聚类算法估计聚类数目，解决了k‑means聚类需要预设聚类数目的问题，使得本发明所需的先验知识减少，能实现对未知雷达辐射源的分选。此外，本发明将雷达辐射源的脉内和脉间特征融合，形成联合特征，使得用于分选的联合特征中同时包含雷达辐射源的脉内和脉间信息，提高雷达辐射源分选的正确率。
基本信息
专利标题 ：
基于深度聚类的雷达辐射源分选方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114595732A
申请号 ：
CN202210500222.4
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2022-05-10
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
顾颖刘江峰王伯祥
申请人 ：
西安晟昕科技发展有限公司
申请人地址 ：
陕西省西安市高新区电子西街3号生产力大厦B座五层
代理机构 ：
西安凯多思知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
刘新琼
优先权 ：
CN202210500222.4
主分类号 ：
G06K9/00
IPC分类号 ：
G06K9/00 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G01S7/02
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
法律状态
2022-06-07 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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