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基于快速支持向量聚类和相似熵的多参雷达信号分选方法

王世强 张登福 毕笃彦 雍霄驹

王世强, 张登福, 毕笃彦, 雍霄驹. 基于快速支持向量聚类和相似熵的多参雷达信号分选方法[J]. 电子与信息学报, 2011, 33(11): 2735-2741. doi: 10.3724/SP.J.1146.2011.00261
引用本文: 王世强, 张登福, 毕笃彦, 雍霄驹. 基于快速支持向量聚类和相似熵的多参雷达信号分选方法[J]. 电子与信息学报, 2011, 33(11): 2735-2741. doi: 10.3724/SP.J.1146.2011.00261
Wang Shi-Qiang, Zhang Deng-Fu, Bi Du-Yan, Yong Xiao-Ju. Multi-parameter Radar Signal Sorting Method Based on Fast Support Vector Clustering and Similitude Entropy[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2011, 33(11): 2735-2741. doi: 10.3724/SP.J.1146.2011.00261
Citation: Wang Shi-Qiang, Zhang Deng-Fu, Bi Du-Yan, Yong Xiao-Ju. Multi-parameter Radar Signal Sorting Method Based on Fast Support Vector Clustering and Similitude Entropy[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2011, 33(11): 2735-2741. doi: 10.3724/SP.J.1146.2011.00261

基于快速支持向量聚类和相似熵的多参雷达信号分选方法

doi: 10.3724/SP.J.1146.2011.00261
基金项目: 

国防科技重点实验室基金(9140C610301080C6106)资助课题

Multi-parameter Radar Signal Sorting Method Based on Fast Support Vector Clustering and Similitude Entropy

  • 摘要: 该文针对现有聚类算法在雷达信号分选应用中复杂度高,准确性低的问题,研究了一种基于锥面簇分配的支持向量聚类算法,该算法在数据空间进行簇分配,避免了特征空间中计算邻接矩阵带来的高复杂度问题。该文将此算法引入雷达信号分选中,并在此基础上对其进行改进,使改进后的算法能对异常值做进一步处理,以达到缩短消耗时间的同时提高正确率的目的。同时以信息熵的理论描述类内聚集度和类间分离度,应用相似熵指标验证分选效果的有效性。仿真结果表明,该方法在提高分选正确率的同时可以有效降低计算复杂度。
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出版历程
  • 收稿日期:  2011-03-21
  • 修回日期:  2011-07-29
  • 刊出日期:  2011-11-19

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