一种利用极化辅助信息的雷达信号自适应密度峰值聚类分选方法、系统及存储介质

本发明公开了一种利用极化辅助信息的雷达信号自适应密度峰值聚类分选方法、系统及存储介质，首先利用K邻近算法计算局部密度，并且利用从非聚类中心到聚类中心的局部密度和相对距离的乘积存在明显跳跃这一特点确定阈值，从而能够自适应地确定聚类中心数量。为解决密度峰值聚类算法时间复杂度高，消耗时间长的问题，利用KNN思想构建聚类中心主干网络，对所有聚类中心寻找相互邻近度最高的未分配数据点。最后将每个剩余数据点分配给局部密度值比它高的最近距离点的类。为解决雷达信号分选中的多径干扰导致的增批问题，通过对极化特征的反射特性进行分析，然后利用极化信息来抑制多径干扰信号，从而对多径干扰信号引起的增批问题具有良好的抑制效果。