基于数据场联合决策图改进的GMM聚类

来源：系统工程与电子技术杂志2022年第9期北京时间：

作者：王磊, 张志勇, 曾维贵, 曹司磊, 张天赫

单位：1. 海军航空大学岸防兵学院, 山东 烟台 264001；2. 中国人民解放军91827部队, 山东 威海 264000

摘要：针对传统聚类方法在处理复杂电磁环境下的雷达信号时存在的聚类质量低、参数需要人为设置、易受孤立噪声脉冲干扰等问题, 提出一种基于数据场联合决策图改进的高斯混合模型(Gaussian mixture model, GMM)聚类算法。将数据场理论应用于数据对象密集程度的表征, 生成势能距离决策图, 进而自动实现聚类数目和中心点的选择, 最后结合GMM聚类实现对数据对象的聚类划分。仿真实验结果表明, 在脉冲到达角、脉宽、载频等参数存在较大抖动, 测量误差以及存在孤立噪声脉冲干扰和脉冲丢失时, 本文方法相较于现有典型分类方法具有更好的分选效果。

关键词：雷达信号分选,数据场,决策图,高斯混合模型聚类

基金资助：装备预研领域基金(6140247030216JB14004)