【摘 要】
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密集信号环境下的雷达辐射源信号交叠概率增大,传统的聚类算法往往无法揭示信号特征集所表现出来的多样性结构,不能满足雷达辐射源信号分选识别的要求.因此,结合雷达辐射源信
【机 构】
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云南财经大学信息学院,昆明650221;云南财经大学信息中心,昆明650221
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密集信号环境下的雷达辐射源信号交叠概率增大,传统的聚类算法往往无法揭示信号特征集所表现出来的多样性结构,不能满足雷达辐射源信号分选识别的要求.因此,结合雷达辐射源信号分选的本质,以聚类的紧凑度和连通性指标构建多目标函数,在P系统优化理论的启发下,提出了膜框架下的粒子群多目标优化算法.该算法在各基本膜中融入粒子群算法,执行粒子多目标搜索策略;通过膜间溶解规则,在表层膜中利用非支配排序和拥挤距离机制提高算法的快速收敛性,保持解集的多样性和差异性.最终,提出的算法用于求解雷达辐射源信号符号熵特征数据集的Pareto最优解集,实现信号的多目标聚类分选.仿真结果表明:该算法获得了较好的雷达辐射源信号分选识别正确率,验证了此算法的有效性和可行性,其性能优于传统聚类方法.
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