基于灰关联分析与数据场理论的雷达信号分选优化方法

基于灰关联分析与数据场理论的雷达信号分选优化方法

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一、核心方法融合原理

1. 灰关联分析（GRA）优势
   • 通过构建参考序列（目标信号特征）与比较序列（待分选信号特征）的关联度矩阵，量化信号相似性。
   • 对非平稳、多干扰环境下的信号特征具有强适应性，尤其擅长处理参数交叠的脉冲序列。
2. 数据场理论（DFM）特性
   • 将信号视为空间中的“粒子”，通过势值计算反映信号分布密度与相互作用。
   • 可有效识别信号聚集区域，抑制孤立噪声点，适用于高密度脉冲环境下的分选。
3. 融合机制
   • 特征级融合：利用GRA筛选关键特征（如PRI、PW、DOA），降低数据场建模维度。
   • 决策级融合：结合GRA关联度权重与数据场势值，动态调整聚类阈值，提升分选鲁棒性。

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二、算法实现流程

1. 数据预处理与特征提取

% 输入：原始PDW数据（TOA, PW, RF, DOA）
% 输出：归一化特征向量

% 步骤1：去噪滤波
clean_data = medfilt1(raw_data, [3,1]); % 中值滤波消除脉冲干扰

% 步骤2：特征提取
features = struct();
features.PRI = diff(clean_data(:,1)); % 脉冲重复间隔
features.PW = clean_data(:,2);        % 脉宽
features.RF = clean_data(:,3);        % 载频
features.DOA = clean_data(:,4);       % 到达角

% 步骤3：归一化（极差法）
normalized_feat = (features - min(features)) ./ (max(features) - min(features));

2. 灰关联分析模块

% 构建参考序列（理想目标信号特征）
ref_seq = [0.5, 200e-6, 5e9, 45](@ref); % 示例参数：PRI中值、PW均值、RF中心、DOA中心

% 计算关联系数
rho = 0.5; % 分辨系数
delta = abs(normalized_feat - repmat(ref_seq, size(normalized_feat,1), 1));
lambda = min(min(delta)) / (max(max(delta)) + eps); % 灰关联度
gamma = (lambda + 0.5 * max(max(delta))) ./ (delta + 0.5 * max(max(delta)));

% 关联度加权
weights = gamma(:,2) * 0.4 + gamma(:,3) * 0.3 + gamma(:,4) * 0.2 + gamma(:,5) * 0.1; % PW权重最高

3. 数据场建模与分选

% 势值计算（高斯核函数）
sigma = 0.1; % 影响因子（需优化）
potential = exp(-pdist2(normalized_feat, normalized_feat).^2 / (2*sigma^2));

% 动态阈值分割
threshold = mean(potential(:)) + 2*std(potential(:));
clusters = potential > threshold;

% 改进的Finch-Means聚类
[labels, centers] = finch_means(normalized_feat, clusters, 5); % 初始聚类数5

4. 后处理优化

% 伪影抑制：形态学开运算
clean_labels = bwareaopen(labels, 50); % 去除小面积噪声

% 交叉验证：D-S证据理论融合
belief = zeros(size(clean_labels,1), 2); % 二分类：目标/干扰
belief(:,1) = smoothdata(gamma(:,1), 'movmean', 3); % 关联度平滑
belief(:,2) = 1 - belief(:,1);
[~, decision] = max(belief, [], 2);

参考代码 雷达信号分选程序，将灰关联分选和数据场理论相结合，分选概率得到提高 youwenfan.com/contentcnb/82082.html

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三、总结

通过将灰关联分析的特征选择优势与数据场理论的空间建模能力相结合，显著提升了雷达信号分选在复杂电磁环境下的准确率和鲁棒性。未来可进一步探索深度强化学习框架，实现分选参数的自适应优化。