基于K-means算法的雷达信号分选与去交错程序

资 源 简 介

本项目提供了一套完整的MATLAB源代码，用于实现基于K-means聚类算法的信号分选与去交错功能，特别适用于电子对抗和通信信号处理中的多信号环境。在复杂的电磁环境中，来自不同辐射源的脉冲信号往往交织在一起，给后续的信号识别带来极大挑战。本程序通过提取信号的脉冲描述字（如脉冲宽度、脉冲幅度、载波频率、到达角等）作为特征向量，利用K-means聚类算法的快速收敛特性，将具有相似特征的脉冲序列自动划分到不同的簇中。实现逻辑包括初始化聚类中心、计算样本点与中心点的欧式距离、样本点归类分配以及迭代更新聚类中心，直

详 情 说 明

基于K-means聚类算法的雷达信号分选MATLAB实现

项目介绍

本项目提供了一套用于雷达信号分选与去交错的MATLAB实现方案。在复杂的电磁环境下，雷达侦察接收机拦截到的信号通常是多个辐射源交织在一起的脉冲流。本项目通过提取脉冲描述字（PDW）作为特征，利用K-means聚类算法，将海量的交织脉冲根据其物理特征差异自动归类到对应的辐射源簇中，从而实现信号的有效分选和去交错。

项目功能特性

1. 多维特征向量处理：程序同时利用载波频率(RF)、脉冲宽度(PW)、脉冲幅度(PA)和到达角(DOA)四个维度的参数进行综合分选。
2. 自动化信号模拟：能够模拟产生多个具有不同参数分布和测量噪声的辐射源信号，并生成随机交织的脉冲序列。
3. 稳健的归一化算法：内置最大最小值归一化处理，有效消除了各特征量纲差异对聚类结果的影响。
4. 自主实现K-means核心逻辑：不依赖外部工具箱，从底层实现了初始化中心点、距离计算、聚类分配及迭代更新过程。
5. 多维度可视化展示：支持三维特征空间分布图和二维关键参数关联图的绘制，直观展示分选效果。
6. 精确的性能评估：通过标签映射算法计算分选准确率，并输出详细的试验报告。

实现逻辑说明

程序的运行遵循以下严谨的逻辑步骤：

1. 辐射源模拟：预设4个典型辐射源的中心参数，通过加入高斯白噪声模拟实际测量误差。每个辐射源产生定量的脉冲点，最后将所有脉冲随机打乱顺序，模拟拦截到的未知交织信号流。
2. 数据预处理：计算特征矩阵的极值，将所有维度的原始数据映射到 [0, 1] 区间，确保低数值范围特征（如PW）与高数值范围特征（如RF）在距离计算中具有相同的权重。
3. K-means聚类过程：

- 初始化：从数据集中随机选取K个样本点作为初始聚类中心。 - 距离计算：计算每个脉冲样本到各个聚类中心的欧式距离。 - 样本分配：将每个样本点分配给与其距离最近的中心点所属的簇。 - 中心更新：计算每个簇内所有样本点的均值，将其作为新的聚类中心。 - 迭代终止：当中心点坐标不再发生变化或达到预设的最大迭代次数（100次）时，算法停止迭代。

1. 结果还原与映射：将归一化后的聚类中心还原至原始物理量纲，并利用众数法（Mode）解决聚类标签与真实辐射源ID之间的对应关系，从而统计分选准确率。
2. 数据输出：在命令行终端输出分选参数详情，包括迭代次数、准确率及各辐射源的估计参数。

关键算法与技术细节

1. 欧氏距离向量化运算：程序通过向量化方式快速计算大规模样本点与中心点之间的多维空间距离，保证了运行效率。
2. 聚类中心修正技巧：在更新中心点时，内嵌逻辑判断以防止出现空簇导致的计算错误，确保系统的稳健性。
3. 众数标签匹配：由于聚类索引具有随机性，程序通过统计每个类簇中真实标签的频率，自动寻找最佳匹配关系，实现了准确的性能评估。
4. 3D与2D联合可视化：利用 scatter3 函数构建 RF-PW-DOA 的三维特征空间，并结合二维投影图，全方位展示聚类边界和中心分布。

使用方法

1. 运行环境：在电脑上安装 MATLAB（建议 R2016b 及以上版本）。
2. 执行程序：打开程序主脚本文件，点击“运行”按钮或在命令行输入主函数名称。
3. 查看结果：

- 程序会自动弹出图形窗口，展示分选前后的信号分布情况。 - 观察命令行窗口，查看自动生成的《雷达信号分选试验报告》，包括各项准确率指标和估计的辐射源参数值。

系统要求

• 操作系统：Windows, Linux 或 macOS。
• 软件平台：MATLAB R2016b 或更高版本。
• 硬件要求：标准桌面或笔记本电脑配置即可，程序经过优化，计算开销较低。