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A Hypergraph-Based Multifunction Radar Signal Sorting Method for Mitigating Batch-Increasing in Complex Electromagnetic Environments
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PRE
AI
DOI：10.1109/TAES.2025.3586258.png)
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摘要
En 中文
在复杂电磁环境中对多功能雷达（MFRs）信号进行分选具有挑战性，这是由于“批次增加”问题，即单个MFR的工作模式被误分类为多个发射机的信号。为了有效缓解这一问题，我们提出了一种基于超图的方法，该方法考虑了在截获的雷达交错脉冲序列（RIPS）中不可避免的干扰脉冲、脉冲丢失和参数估计误差。我们的方法首先从RIPS中移除干扰脉冲。然后，我们应用结合模糊C均值聚类的选择规则，以获得脉冲序列的部分聚类标签。接下来，基于脉冲描述字（PDW）参数和剩余脉冲的数据势值构建超图。最后，利用获得的部分聚类标签，进行超图学习以有效分选MFR信号。仿真结果表明，所提出的方法能够有效从RIPS中移除干扰脉冲。考虑PDW参数之间相互关系的超图构建增强了分选性能。与现有方法相比，我们的方法在不理想条件下实现了更高的准确性和鲁棒性，有效缓解了MFR信号分选中的“批次增加”问题。
Keyword:
Sorting
Radar
Interference
Complex networks
Training
Measurement errors
Electromagnetics
Aerospace and electronic systems
Radar signal processing
Correlation
期刊
IF:
5.7
论文数:
758
被引数:
2.4W
机构
引用论文
Inertia-Based Indices to Determine the Number of Clusters in K-Means: An Experimental Evaluation.png)
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