文献基本信息
中文标题:Dirichlet过程混合模型驱动的多站时差信号分选方法
英文标题:Signal Sorting Method Based on Multi-station Time Difference and Dirichlet Process Mixture Model
基金项目:国家自然科学基金(62071238),江苏省自然科学基金(BK20191399),江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX25_1645)
作者单位:南京信息工程大学电子与信息工程学院 南京 210044
摘 要:现有的多站时差信号分选方法依赖辐射源数目或脉冲参数测量误差等先验信息,并且无法对配对失败的脉冲进行准确分选。针对这一问题,该文提出一种Dirichlet过程混合模型(DPMM)驱动的多站时差分选方法。该方法首先引入时差窗与多参数约束条件,实现大部分脉冲的成功配对,同时部分脉冲会由于脉冲丢失与噪声干扰而配对失败;接着,采用DPMM对配对成功后获得的到达时差信息进行聚类分析,从而实现对配对成功脉冲的分选,并构建雷达脉冲集合;最后,通过计算配对失败脉冲相对于脉冲集合的归属度,完成对配对失败脉冲的归类。仿真结果表明,与现有方法相比,该方法无需事先确定辐射源数目或参数测量误差等参数,且在脉冲丢失和干扰严重的情况下,仍能保持较高的分选准确率。