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一种海战场目标电磁行为模式聚类算法

作者:未知

  摘要:发现隐藏在大量侦察数据中的海战场电子对抗侦察目标电磁行为模式,对于明确敌作战意图,采取针对性措施有重要意义。本文给出了包含作战平台、作战动作和信号制式等因素的电磁目标行为模式形式化定义,并在此基础上设计了一种基于k均值算法的电磁行为模式聚类算法,仿真结果表明所提出的算法能够满足电磁行为模式聚类分析要求。
  关键词:数据挖掘;聚类;K均值算法;电磁行为模式
  中图分类号:TP393      文献标识码:A
  文章编号:1009-3044(2019)13-0006-02
  1引言
  电磁行为模式是侦察到的敌电子对抗装备的使用的一般规律。了解敌方电子对抗装备的电磁行为,对于弄清其作战意图,采取针对性对抗措施有重要作用。目前,随着各类海上目标联合情报侦察监视系统的不断完善,电子对抗侦察数据也日益增长和完善,需要采用数据挖掘、大数据分析等各种数据分析方法找出其中隐藏的包括电子对抗目标电磁行为模式在内的大量的有用模式,将系统的“数据优势”及时转化成“信息优势”,提高电子对抗侦察效果。另一方面,随着海战场各种新体制雷达、电子对抗侦察与干扰、舰(机)隐身性能与雷达反侦察等各种技术的不断进步,目标电磁行为模式的复杂程度呈现爆炸式增长,对数据处理和分析也提出更高要求。
  文献[1] 梳理了电磁行为模式分析的相关概念、研究了电磁行为模式分析的内在逻辑关系、电磁行为模式与作战意图等问题。向量空间中的向量聚类挖掘是一个经典而又富有创造性的课题。具体到电子对抗侦察目标电磁行为的聚类挖掘问题,由于目标电磁行为的复杂多变、电磁行为模式多维参数空间结构复杂等原因,准确定义电磁行为模式比较困难,也增加了设计相关聚类算法的复杂性。目前未见有文献定义电子对抗侦察目标电磁行为模式并提出相应聚类算法。
  针对海战场电磁行为模式聚类挖掘实际需求,由于聚类目标型号的数量既不能预知、聚类目标的空间结构比较复杂等原因,电磁行为模式识别并不适合SVM等算法。相比之下[K]均值聚类算法具有简单、易并行计算、实时性好等特点,本文以[K]均值聚类算法作为基础研究目标电磁行为模式的聚类挖掘计算。
  仿真实验结果显示电磁行为可根据[S],[U],[V]大致分为两类,其中实心点为类别1,空心点为类别2。由仿真图可以得出K均值聚类结果比较准确,基本满足电磁行为聚类分析要求。
  5结束语
  论文从平台属性、信号属性和动作三个方面定义了一种目标电磁行为模式并提出了相应的聚类算法。后续的研究可以结合实际,修改完善电磁行为模式。另外,由于K均值聚类算法易受异常点影响,改进的聚类算法可以考虑采用模糊C均值聚类、粗糙集聚类等优化样本聚类中心或者直接通过样本特征分析结果的算法。
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  【通联编辑:光文玲】
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