K-means聚类算法在随机脉冲干扰下雷达信号分选的优化研究

随机脉冲干扰对雷达信号分选具有显著影响，尤其是在现代电子战环境中，雷达信号的精确处理变得尤为重要。本文研究了在已知K值的条件下，如何利用K-means聚类分选算法来应对随机脉冲干扰。该算法通过以下几个步骤实现： 1. K-means聚类过程： - 首先，将N个待分类的雷达全脉冲数据根据它们与预先设定的k类中心（类心）的最小距离分配到相应的类别中。 - 然后，计算每个类别的新中心（类心），即该类所有样本的均值。 - 如果新的类心与上一轮的类心相等，说明聚类收敛，算法停止；否则，迭代继续，直到类心不再改变。 2. 数据归一化： - 数据预处理的关键是脉冲描述字（PDW）参数的标准化，如TOA、PW、PA、RF和DOA等。为了消除不同参数间量纲差异的影响，对所有信号参数进行归一化处理，使它们落在[0,1]范围内。 3. 仿真验证： - 通过软件仿真，作者构建了一个特定环境，模拟四部雷达在同一时间段内发射的全脉冲数据。分选结果显示，算法能够准确地将数据划分为四组，每组数据数量与对应雷达的实际脉冲数量匹配，显示出高精度的分选效果。 4. 随机脉冲干扰： - 随机脉冲是指其幅度、宽度、载频和重复频率等参数随机变化的脉冲。在实际电子侦察中，这种干扰会混淆雷达信号，影响信号分选的准确性。本文研究了如何通过K-means聚类算法来识别和区分这些随机干扰。 文章的主要贡献在于，通过对含随机脉冲的雷达信号进行K-means聚类分析，不仅验证了算法在已知K值条件下的有效性，还揭示了随机脉冲参数对干扰效果的具体影响规律。这些发现为实际工程中的雷达信号处理提供了重要的理论支持，有助于提高雷达对抗随机脉冲干扰的能力，从而保障雷达系统的战场生存和侦察识别效能。