基于自适应流聚类的多站时差协同信号分选方法

来源：信号处理杂志 2024年第4期北京时间：

作者：李松炜, 杨松岩, 邓志安, 司伟建

摘要：多站时差协同信号分选是解决脉间波形捷变雷达信号分选的有效方法。已有批处理多站时差协同信号分选方法实时性不足，且存在无法有效挖掘雷达脉冲流动态变化特性的问题，该文提出一种基于自适应流聚类的多站时差协同信号分选方法。针对已有流聚类算法在雷达信号样本密度不平衡的情况下存在容易增批分选的问题，提出利用多站时差测量误差估计量对流聚类生成簇进行自适应检测与合并，有效抑制雷达簇增批现象的发生，以解决分选增批的问题。同时，通过利用多站时差测量误差估计量实现在线聚类阈值自适应设置，提高脉冲归属正确雷达簇的概率，减少在线聚类算法迭代次数。使用基于时间衰减窗口模型的未知簇检测，提高聚类概要的更新速度，避免了有效样本数过少而导致的聚类失败，提高了分选算法的环境适应性。仿真结果表明，与现有分选算法相比，面对不平衡复杂脉间波形捷变信号，该算法能够进行抑制增批，有效分选出正确雷达结果；面对多部雷达的出现/失活/复活演化过程，该算法可精准检测并展示动态演化特性；面对多部复杂脉间波形捷变信号，对比已有算法的算法复杂度大幅降低，特别在脉冲样本数密集情况下，能更好的保证分选处理的实时性；面对较大的多站时差测量误差和脉冲丢失率情况下，具有较高的分选正确率。

关键词：‍‍电子侦察, 时差分选, 自适应流聚类