基于模糊c-均值增量更新的脉冲多普勒引信干扰与目标信号识别

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针对脉冲多普勒(PD)引信在复杂战场电磁环境中对目标回波信号识别效率不足问题,提出了一种具有自适应增量更新功能的模糊c-均值(FCM)聚类算法,以有效地提高引信对干扰和目标信号的识别率。在对引信距离门选通输出信号分析的基础上,利用信号时域与频域熵特征,借助FCM算法对干扰与目标信号进行分类识别,并针对信噪比不断恶化的情况,通过改进的增量更新算法实现引信FCM分类模型自适应更新调整,从而保持引信对干扰和目标信号的高识别率。仿真实验结果表明:改进的增量更新算法在降低更新耗时的同时,可使引信在-15 dB信噪比
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