半监督聚类在辐射源信号处理中的研究与应用

发布时间：2023-04-19 20:31

　　辐射源信号的半监督聚类处理是指利用数据挖掘中的半监督聚类方法,在无监督聚类的基础上充分利用电子情报侦察领域中可获得的先验信息对信号聚类结果进行优化,在迅速挖掘信号集内部潜在结构的基础上克服了无监督聚类的盲目性,已经逐渐成为电子情报侦察中不可或缺的信号分析手段。半监督聚类算法中常用的先验信息通常有独立类标签和成对约束信息两种形式,而在辐射源信号处理中,这两种先验信息的获取存在一定困难,同时先验信息的描述形式及其对聚类算法指导方式都存在一定的局限性。因此如何结合电子情报侦察领域的特点,研究先验信息更为直观、显性的描述方式和监督方法是辐射源信号半监督聚类处理中的关键问题。电子情报侦察中可得的先验信息更多的是信号侦察接收设备的测量误差模型以及情报分析人员的聚类期望等,针对这一特点,本文从聚类算法在工程应用中的直观性和显性两方面着手,提出一种新的先验信息描述方法,同时提出基于该先验信息描述方法的半监督聚类算法,并在辐射源信号聚类处理中得到应用。论文主要工作和研究成果如下:(1)针对半监督SAP算法聚类结果中可能出现违反约束信息的情况,提出了改进的SAP算法(I-SAP算法)。该算法在SAP算法聚...

【文章页数】：81 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
符号对照表
缩略语对照表
第一章 绪论
    1.1 课题背景及研究意义
    1.2 辐射源信号聚类处理研究现状
    1.3 半监督聚类研究现状
    1.4 本文的研究内容与结构安排
第二章 辐射源信号聚类处理理论
    2.1 引言
    2.2 辐射源信号处理基础概述
        2.2.1 信号侦察处理流程
        2.2.2 信号特征参数
    2.3 数据挖掘概述
        2.3.1 数据挖掘介绍
        2.3.2 数据挖掘方法及应用
    2.4 半监督聚类概述
        2.4.1 先验信息的形式
        2.4.2 聚类结果评价
    2.5 本章小结
第三章 改进的半监督近邻传播算法
    3.1 引言
    3.2 SAP半监督聚类算法
    3.3 SAP半监督聚类算法的改进
    3.4 Seed-AP半监督聚类算法
    3.5 算法仿真实验与分析
        3.5.1 辐射源信号环境模型
        3.5.2 算法仿真实验
    3.6 本章小结
第四章 基于构造样本的先验信息描述方法
    4.1 引言
    4.2 先验信息概述
        4.2.1 先验信息指导方式
        4.2.2 先验信息局限性
    4.3 一种新的先验信息描述方法
        4.3.1 构造样本概述
        4.3.2 构造样本描述方法
    4.4 仿真实验分析
        4.4.1 构造样本监督效果分析
        4.4.2 构造样本性能分析
    4.5 本章小结
第五章 基于“卧底”样本的半监督聚类算法
    5.1 引言
    5.2 半监督聚类算法概述
    5.3 “卧底”样本构造准则
        5.3.1 “卧底”样本在样本集特征空间中的位置
        5.3.2 “卧底”样本类中心间的距离
        5.3.3 “卧底”样本类别数
    5.4 聚类算法分析
        5.4.1 基于“卧底”样本的AP聚类算法
        5.4.2 基于“卧底”样本的K均值聚类算法
    5.5 本章小结
第六章 总结与展望
参考文献
致谢
作者简介



本文编号：3794169