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申请/专利权人：西安电子科技大学

摘要：本发明公开了一种基于改进社区合并的雷达信号密度峰值聚类方法，主要解决现有技术初始聚类误差较大和在密度峰值聚类中通过人为确定参数实用性差的问题。其方案为：仿真生成多种雷达脉冲信号的交错脉冲描述字，并根据其生成邻接矩阵；由邻接矩阵和欧氏距离生成相似度并进行社区合并，得到初聚类标签，用其相同标签组成初始簇；依次计算簇间距离和基尼系数，确定截止距离，并根据这两个参数计算簇权值指数和，确定聚类待选中心簇；从待选中心簇中筛选聚类中心簇，将非中心簇合并到距离最近的中心簇，得到最终聚类标签。本发明减少了初聚类造成的误差，能自适应地确定截止距离和聚类中心，保证分选的准确率，可用于多体制雷达脉冲信号的分选中。

主权项：1.一种基于社区合并的雷达信号密度峰值聚类方法，其特征在于，包括：1通过仿真生成大小为2400×4的交错脉冲描述字PDW，其含有2400个脉冲信号，每一个脉冲信号的四维特征分别是频率RF、脉宽PW、到达时间TOA和到达角DOA；2利用脉冲描述字PDW生成邻接矩阵：2a将交错脉冲描述字PDW归一化预处理，将每一维特征归一化到0～1范围内；2b设滑动窗长度W为20，有限穿越个数N为6，滑动步长为1，将所有脉冲信号的频率RF、脉宽PW、到达角DOA这三个按时间排序的特征序列[rf1,…,rfj,…,rf2400]T、[pw1,…,pwj,…,pw2400]T和[doa1,…,doaj,…,doa2400]T，分别通过有限穿越可视图方法得到三个邻接矩阵A1,A2,A3，并将三个矩阵取并集得到融合邻接矩阵A＝A1∪A2∪A3，其中j＝1,2,…,2400；3把每一个脉冲视为一个节点，并将单个节点作为一个社区，设置社区的初始标签为序列号，计算所有节点间的欧氏距离dist，由邻接矩阵A和欧氏距离dist计算节点间的相似度s；4获得初聚类的节点标签：4a根据节点间相似度s计算社区间平均相似度，将平均相似度最大的两个社区进行合并，将平均相似度最大的社区标签作为合并后社区内节点的标签；4b重复4a，直到所有节点合并成为c个社区，得到初聚类的节点标签；5根据初聚类的节点得到二次聚类标签：5a用初聚类中的相同标签组成一个初始簇，由节点间的欧氏距离得到各初始簇间的距离，并将其按升序排列，取前1％～5％个簇间距离组成待选簇间距离，由待选簇间距离计算基尼系数，选择该系数最小时的距离作为截止距离dc；5b根据簇间距离和截止距离dc计算每一个簇的局部密度和距离，再将这二者对应相乘得到c个簇权值，对这些簇权值进行降序排列，结合簇权值和特征维数计算每个簇权值指数和Dk，再根据肘部法则寻找簇权值指数和Dk的上升率变缓的拐点的横坐标值，将其作为初始聚类中心的数目pmax；5c对于排序后簇权值的前pmax个候选中心簇，排除簇间距离小于截止距离dc的簇，将剩余的簇定为中心簇，最后将非中心簇合并到距离最近的中心簇，得到二次聚类的标签，完成对雷达脉冲信号的聚类。

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