【摘 要】
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雷达辐射源信号分选是电子情报侦察的关键环节，其中未知雷达的信号分选一直是分选中的难题。针对传统K—Means聚类算法对初始聚类中心敏感、需要事先确定初始聚类数目的缺点，将
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雷达辐射源信号分选是电子情报侦察的关键环节，其中未知雷达的信号分选一直是分选中的难题。针对传统K—Means聚类算法对初始聚类中心敏感、需要事先确定初始聚类数目的缺点，将数据场算法引入到雷达信号分选，并将其与K—Means聚类算法相结合，提出了一种融合算法，该算法不需要雷达信号的先验知识，适用于处理未知雷达信号。通过仿真实验验证所提出的融合算法分选准确率较高，为雷达信号分选提供了新的思路。
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