改进数据场与决策图联合聚类算法提升电磁环境下的聚类性能

本文主要探讨了一种针对复杂多变电磁环境下的信号分选问题，提出的改进的数据场和决策图联合聚类算法。传统的聚类方法在面对此类环境时，可能会出现聚类质量不高、对参数依赖性强以及难以处理噪声孤立点等问题。作者陈涛和高鹏成针对这些问题，创新性地结合了数据场的概念和决策图的决策规则，以提高聚类的自动性和鲁棒性。 数据场是一种通过模拟物理现象中的势能场来表达数据对象间相似性的方法，它将每个数据对象视为一个具有势值和与周围密度最大的点距离的信息单元。决策图则提供了一种结构化的决策过程，有助于在不确定性和复杂性中寻找最优解决方案。在该算法中，通过计算每个数据对象的势值和最近大密度点的距离，算法能够自动识别并选择合适的聚类中心，同时动态调整聚类数目，有效处理噪声点，避免了人工设定参数的局限。 算法的核心步骤可能包括： 1. 数据预处理：对雷达信号进行标准化和清洗，减少噪声干扰。 2. 构建数据场：为每个数据对象分配势值和与最近大密度点的距离，形成数据场模型。 3. 决策图构建：利用数据场的结构，建立决策图，通过节点间的连接和权重表示相似性。 4. 聚类过程：通过决策图的遍历或搜索策略，找到聚类中心，并合并相似的对象。 5. 聚类评估：通过比较改进算法与传统方法的结果，评估聚类质量，如轮廓系数或Calinski-Harabasz指数。 在实验部分，作者使用了12部雷达信号作为案例，包括不同类型的雷达（如常规雷达、参差雷达、抖动雷达和捷变频雷达），这些信号的某些参数（如脉宽、到达角和载频）可能存在相似性。仿真结果表明，改进的数据场和决策图联合聚类算法在处理复杂环境下的信号分选任务时，显示出更好的聚类效果，能够在噪声环境中准确地识别信号类别，并且在参数选择上更为灵活。 此外，文章还提到了一些相关研究，如基于变分自编码器的雷达辐射源个体识别、位置范围限定的WiFi-KNN室内定位算法、基于状态和属性的多目标联合关联算法等，展示了信号处理和定位领域的最新进展。这些内容对于了解信号处理技术的多元应用和发展趋势具有参考价值。 该研究不仅解决了实际电磁环境中信号分选的挑战，也为其他领域的数据聚类提供了新的思路，特别是在处理非结构化数据和复杂环境下的任务时，具有显著的优势。