空军工程大学学报

作者：王星，陈相，周一鹏，陈游，肖冰松，王洪迅

单位：空军工程大学航空工程学院， 西安， 710038\

关键词：DBSCAN; 聚类; 云模型; 雷达信号分选

基金：航空科学基金项目（20175596020）

针对传统DBSCAN算法参数设置依靠人工经验的不可靠性，并且对非均匀数据聚类效果差的问题，基于云模型（Cloud Model）提出了一种CMDBSCAN算法，算法首先结合距离曲线倾角突变的特点自适应获得邻域半径，并根据雷达信号分布密度设置聚类密度点数阈值，可实现DBSCAN算法自适应运行；同时结合多维云模型理论，对DBSCAN 算法分选结果进行有效性评估，利用判定结果进一步优化参数设置。根据仿真模拟的复杂对抗过程中帧收的雷达信号进行实验，证明该算法可实现非均匀雷达信号的自适应分选，同时可有效避免在多功能雷达信号分选中的“增批”问题。

来源：2021年第3期

《空军工程大学学报》期刊编辑部

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