基于最小张树判决域法的雷达重频模式识别

通过简单的序列误差和线性误差判决函数对雷达脉冲重频模式进行初步分析,再将聚类方法中的最小张树算法应用于判决函数中去对雷达信号的重频特征进行分析,从而得到了信号的重频模式,为雷达脉冲重频模式识别提供一种新的分析思路,仿真实验验证了算法的有效性。

一种基于最小张树的属性聚类算法

结合图论中的最小张树方法 ,提出了相似度以及接触度两个概念 ,并以此为基础建立了一种属性聚类算法 .文中就几个具体问题 ,将其与 FCM及 AKM等方法进行比较 ,以便分析其聚类效果 .很明显 ,我们所介绍的方法弥补了其它方法的一些不足 。