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| 基于密度峰值聚类的宽角域散射中心聚类 | |
| 作者姓名： | 贺俊杰 郑胜 曾曙光 曾祥云 胡承鑫 金汉乐 |
| 作者单位： | 三峡大学天文与空间科学研究中心,宜昌 443002;三峡大学理学院,宜昌 443002 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金(U2031202) |
| 摘 要： | 宽角域合成孔径雷达(wide-angle synthetic aperture radar,WA-SAR)有着更广泛的角度覆盖范围,基于此得到的宽角域散射中心(wide-angle scattering centers,WA-SCs)包含了 目标物体更加丰富的电磁散射特征,这对雷达的目标建模、目标识别等有着重要的意义.为了克服WA-SCs数据维度高、所含信息复杂的特点,并从中提取出所需的目标物体特征,采取密度峰值聚类(density peak clustering,DPC)算法研究WA-SCs.基于SLICY模型数据,从聚类内部评价指标、聚类可视化和算法自动化程度3个方面,将本文算法与经典的K-means、DBSCAN和MeanShift算法进行了对比实验.结果表明,DPC算法具有自动化程度高、高维数据适应性强、聚类精度高等优点,有望为后续的一系列基于WA-SCs的目标建模、目标识别等工作提供技术支撑. |
| 关 键 词： | 宽角域合成孔径雷达 目标识别 散射中心 密度峰值聚类 |
| 收稿时间： | 2023-05-06 |
| 修稿时间： | 2023-10-05 |
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