SA-BFSN:一种自适应基于密度聚类的算法

针对BFSN算法需要人工输入参数r和λ的缺陷,提出了一种自适应确定r和λ的SA-BFSN聚类方法。该方法通过Inverse Gaussian拟合判断r参数,通过分析噪声点数量的分布特征选择合适的λ值。算法测试表明,使用SA-BFSN无需人工输入参数,能够实现聚类过程的全自动化,能够有效处理任意形状、大小和密度的簇。

基于SA-BFSN算法的多模地面雷达信号预分选方法

针对BFSN算法需要人工输入参数的缺陷,提出了一种自适应确定参数的SA-BFSN聚类方法。该方法利用同一部雷达数据的分布特性进行聚类。通过确定邻居点和比较相似性以达到分选不同的雷达信号,适用于未知雷达信号的分选。提出了合批的方法和一种分选的联合处理。算法测试表明,该方法对噪声不敏感,能够发现任意形状、大小和密度的聚类。