基于MATLAB的雷达信号智能分选系统

资 源 简 介

本项目实现雷达信号智能分选流程，包括信号预处理、特征提取和改进聚类算法，可对未知雷达信号进行自动分类与时间关联分析，提升信号处理效率。

详 情 说 明

基于聚类与时间关联的雷达信号智能分选系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的雷达信号智能分选系统，通过对雷达脉冲描述字（PDW）数据进行多维度分析，实现未知雷达辐射源的自动识别与分类。系统结合改进的聚类算法和时间关联分析技术，能够有效处理复杂电磁环境下的雷达信号分选任务，为电子侦察和频谱管理提供可靠的技术支持。

功能特性

• 雷达信号预处理：提取脉冲的载频、脉宽、脉幅、到达时间和到达角等关键特征参数
• 智能聚类分析：采用改进的DBSCAN聚类算法，实现对未知雷达信号的自动分类
• 多假设类合并：基于Jaccard相似系数评估算法，优化聚类结果，合并相似的雷达辐射源类别
• 时间关联分析：通过脉冲序列的时间特征分析，识别多模雷达的工作模式并进行模式融合
• 可视化展示：提供聚类结果可视化、信号特征分布图和分选效果评估界面

使用方法

1. 准备输入数据：确保PDW数据为N×5的数值矩阵，列顺序依次为到达时间、载频、脉宽、脉幅、到达角
2. 运行主程序：执行主函数启动信号分选流程
3. 查看结果：系统将输出分选结果结构体和多种可视化图表
4. 参数调整：可根据实际数据特性调整聚类参数和时间关联分析阈值

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 推荐内存：8GB以上（处理大规模数据时建议16GB）
• 所需工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了从数据加载、预处理到聚类分析、类合并优化、时间关联模式识别以及结果可视化的完整功能链。该文件作为系统入口，协调各功能模块顺序执行，确保数据处理逻辑的连贯性与效率，最终生成全面的分选报告与直观的图形化分析结果。