基于连通检测和区域扩展的多重聚类方法研究

2016-12-01钱涛，马健，刘凯，党卫

航天电子对抗 2016年5期

关键词：区域检测

钱涛，马健，刘凯，党卫

(中国人民解放军61541部队，北京 100094)

基于连通检测和区域扩展的多重聚类方法研究

钱涛，马健，刘凯，党卫

(中国人民解放军61541部队，北京 100094)

针对现有聚类算法在分选过程中存在辐射源定位和脉冲划分的困难，提出了基于连通检测和区域扩展的多重聚类方法。使用网格统计的方法对脉冲列分布密度进行量化，再借鉴图像分割算法，将量化的网格矩阵划分连通区域。基于峰值检测和梯度下降的原则扩展连通区域，通过边缘检测得到最终聚类结果。仿真结果表明，该算法能保证更多的聚类脉冲列参与参数分选，提高辐射源识别率。

圆概率误差；统计量化；连通检测；区域扩展

0 引言

聚类算法是雷达辐射源信号分选的重要方法，也是影响辐射源提取的一项重要因素。雷达辐射源脉的冲序列定位结果在二维平面上是以一定的概率分布在真实辐射源附近，位置聚类算法根据脉冲序列的概率分布情况分选辐射源，相比联合参数分选，位置聚类分选能得到辐射源的定位结果。通过选取适当的概率分布模型，能够将位置聚类的问题转换为图像处理算法。本文借鉴图像处理的算法，提出了基于连通检测和区域扩展的多重聚类方法，实现脉冲序列精聚类。