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      一種海戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)電磁行為模式聚類算法

      2019-07-08 02:23:41陳子原程遠(yuǎn)國(guó)
      電腦知識(shí)與技術(shù) 2019年13期
      關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘聚類

      陳子原 程遠(yuǎn)國(guó)

      摘要:發(fā)現(xiàn)隱藏在大量偵察數(shù)據(jù)中的海戰(zhàn)場(chǎng)電子對(duì)抗偵察目標(biāo)電磁行為模式,對(duì)于明確敵作戰(zhàn)意圖,采取針對(duì)性措施有重要意義。本文給出了包含作戰(zhàn)平臺(tái)、作戰(zhàn)動(dòng)作和信號(hào)制式等因素的電磁目標(biāo)行為模式形式化定義,并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了一種基于k均值算法的電磁行為模式聚類算法,仿真結(jié)果表明所提出的算法能夠滿足電磁行為模式聚類分析要求。

      關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘;聚類;K均值算法;電磁行為模式

      中圖分類號(hào):TP393 ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

      文章編號(hào):1009-3044(2019)13-0006-02

      1引言

      電磁行為模式是偵察到的敵電子對(duì)抗裝備的使用的一般規(guī)律。了解敵方電子對(duì)抗裝備的電磁行為,對(duì)于弄清其作戰(zhàn)意圖,采取針對(duì)性對(duì)抗措施有重要作用。目前,隨著各類海上目標(biāo)聯(lián)合情報(bào)偵察監(jiān)視系統(tǒng)的不斷完善,電子對(duì)抗偵察數(shù)據(jù)也日益增長(zhǎng)和完善,需要采用數(shù)據(jù)挖掘、大數(shù)據(jù)分析等各種數(shù)據(jù)分析方法找出其中隱藏的包括電子對(duì)抗目標(biāo)電磁行為模式在內(nèi)的大量的有用模式,將系統(tǒng)的“數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)”及時(shí)轉(zhuǎn)化成“信息優(yōu)勢(shì)”,提高電子對(duì)抗偵察效果。另一方面,隨著海戰(zhàn)場(chǎng)各種新體制雷達(dá)、電子對(duì)抗偵察與干擾、艦(機(jī))隱身性能與雷達(dá)反偵察等各種技術(shù)的不斷進(jìn)步,目標(biāo)電磁行為模式的復(fù)雜程度呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng),對(duì)數(shù)據(jù)處理和分析也提出更高要求。

      文獻(xiàn)[1] 梳理了電磁行為模式分析的相關(guān)概念、研究了電磁行為模式分析的內(nèi)在邏輯關(guān)系、電磁行為模式與作戰(zhàn)意圖等問題。向量空間中的向量聚類挖掘是一個(gè)經(jīng)典而又富有創(chuàng)造性的課題。具體到電子對(duì)抗偵察目標(biāo)電磁行為的聚類挖掘問題,由于目標(biāo)電磁行為的復(fù)雜多變、電磁行為模式多維參數(shù)空間結(jié)構(gòu)復(fù)雜等原因,準(zhǔn)確定義電磁行為模式比較困難,也增加了設(shè)計(jì)相關(guān)聚類算法的復(fù)雜性。目前未見有文獻(xiàn)定義電子對(duì)抗偵察目標(biāo)電磁行為模式并提出相應(yīng)聚類算法。

      針對(duì)海戰(zhàn)場(chǎng)電磁行為模式聚類挖掘?qū)嶋H需求,由于聚類目標(biāo)型號(hào)的數(shù)量既不能預(yù)知、聚類目標(biāo)的空間結(jié)構(gòu)比較復(fù)雜等原因,電磁行為模式識(shí)別并不適合SVM等算法。相比之下[K]均值聚類算法具有簡(jiǎn)單、易并行計(jì)算、實(shí)時(shí)性好等特點(diǎn),本文以[K]均值聚類算法作為基礎(chǔ)研究目標(biāo)電磁行為模式的聚類挖掘計(jì)算。

      仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示電磁行為可根據(jù)[S],[U],[V]大致分為兩類,其中實(shí)心點(diǎn)為類別1,空心點(diǎn)為類別2。由仿真圖可以得出K均值聚類結(jié)果比較準(zhǔn)確,基本滿足電磁行為聚類分析要求。

      5結(jié)束語(yǔ)

      論文從平臺(tái)屬性、信號(hào)屬性和動(dòng)作三個(gè)方面定義了一種目標(biāo)電磁行為模式并提出了相應(yīng)的聚類算法。后續(xù)的研究可以結(jié)合實(shí)際,修改完善電磁行為模式。另外,由于K均值聚類算法易受異常點(diǎn)影響,改進(jìn)的聚類算法可以考慮采用模糊C均值聚類、粗糙集聚類等優(yōu)化樣本聚類中心或者直接通過樣本特征分析結(jié)果的算法。

      參考文獻(xiàn):

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      [2] 范明,孟小峰.數(shù)據(jù)挖掘:概念與技術(shù)[M].機(jī)械工業(yè)出版社,2017:156-159.

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      【通聯(lián)編輯:光文玲】

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