目录

第1章绪论

1.1研究背景和意义

1.1.1复杂电磁环境给雷达辐射源分选带来的挑战

1.1.2基于数据流聚类的雷达辐射源在线分选方法的研究意义

1.2国内外研究现状

1.2.1雷达辐射源分选研究现状

1.2.2数据流聚类技术研究现状

1.3基于数据流聚类的雷达辐射源在线分选的关键问题

1.4本书主要工作及内容安排

第2章基于数据流聚类的雷达辐射源在线分选统一框架

2.1引言

2.2雷达辐射源在线分选问题抽象与建模

2.3数据流聚类算法与静态聚类算法

2.3.1静态聚类算法

2.3.2数据流聚类算法

2.3.3数据流聚类算法与静态聚类算法的区别

2.4基于数据流聚类的信号在线分选框架

本章小结

第3章基于PDW参数的雷达辐射源在线分选

3.1引言

3.2问题分析与建模

3.3基于ISTRAP的雷达辐射源在线分选算法

3.3.1ISTRAP概要

3.3.2ISTRAP概要初始化及更新

3.3.3ISTRAP演化检测

3.3.4算法参数敏感度分析

3.3.5ISTRAP算法框架

3.4仿真实验与分析

3.4.1数据集介绍

3.4.2实验结果及分析

本章小结

第4章基于脉内信息的雷达辐射源在线分选

4.1引言

4.2问题分析与建模

4.2.1高维数据的聚类分析

4.2.2在线子空间聚类问题的数学模型

4.3基于EDSSC的雷达辐射源在线分选算法

4.3.1基于子空间聚类的静态学习

4.3.2基于稀疏表示的动态聚类

4.3.3子空间演化的在线检测

4.3.4算法流程与复杂度分析

4.4仿真实验与分析

4.4.1数据集及实验设置

4.4.2参数敏感度分析

4.4.3具有演化性质的雷达辐射源数据流的在线子空间聚类

4.4.4具有演化性质的面部数据流的在线子空间聚类

4.4.5具有演化性质的手写数字和字母数据流的在线子空间聚类

4.4.6对MNIST30K数据流的子空间个数的实时监测

本章小结

第5章类不均衡条件下基于脉内信息的雷达辐射源在线分选

5.1引言

5.2问题分析与建模

5.2.1雷达辐射源非均衡演化脉冲流在线分选问题建模

5.2.2雷达辐射源非均衡演化脉冲流在线分选问题分析

5.3面向非均衡数据的静态聚类算法——ESC算法

5.4基于DIESC的雷达辐射源在线分选算法

5.4.1Improved ESC算法

5.4.2Dynamic Improved ESC算法

5.5仿真实验与分析

5.5.1数据集及实验设置

5.5.2IESC算法性能验证与分析

5.5.3DIESC算法性能验证与分析

5.5.4DIESC算法参数敏感度分析

本章小结

参考文献