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龙图腾网获悉中国科学院国家空间科学中心申请的专利基于改良密度峰值聚类的自适应雷达信号分选与簇类优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119939286B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510049616.6，技术领域涉及：G06F18/2321；该发明授权基于改良密度峰值聚类的自适应雷达信号分选与簇类优化方法是由胡继英朔;朱岩;李志豪;黄永辉;周莉设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改良密度峰值聚类的自适应雷达信号分选与簇类优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于改良密度峰值聚类的自适应雷达信号分选与簇类优化方法，包括：对雷达脉冲序列处理得到PDW样本，归一化并构建欧式距离矩阵，计算每个脉冲信号的势能，剔除虚警脉冲；得到新的PDW样本及欧氏距离矩阵；进行自然近邻搜索，确定每一个脉冲信号的K近邻、逆反近邻、自然近邻及共享近邻；计算局部密度与可达距离，构造决策图，利用线性回归自适应确定初始雷达簇类中心及数目；以初始雷达簇类中心为起点，构建分配矩阵，依次判断核心脉冲信号、非核心脉冲信号及剩余脉冲信号所属雷达簇类；依据各雷达簇类中心与其他雷达簇类最近距离，以最佳辐射因子及簇类自然邻域集区分边界点并构建多层判断条件，实现雷达簇类合并。

本发明授权基于改良密度峰值聚类的自适应雷达信号分选与簇类优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改良密度峰值聚类的自适应雷达信号分选与簇类优化方法，包括： 步骤1对接收站在观测时间段内收到的指定区域雷达脉冲序列进行处理，得到PDW样本，进行数据归一化，并构建欧式距离矩阵，应用数据场计算每个脉冲信号的势能，依据势能标准化阈值剔除虚警脉冲； 步骤2从步骤1的PDW样本及其欧氏距离矩阵中剔除虚警脉冲对应的数据，得到新的PDW及其欧氏距离矩阵； 步骤3依据新的欧式距离矩阵进行自然近邻搜索，确定K近邻中K的数值，进而确定每一个脉冲信号的K近邻、逆反近邻、自然近邻及共享近邻； 步骤4依据自然近邻搜索的结果计算局部密度与可达距离，构造决策图，利用线性回归自适应确定初始雷达簇类中心及数目； 步骤5以初始雷达簇类中心为起点，构建分配矩阵，依次判断核心脉冲信号、非核心脉冲信号及剩余脉冲信号所属雷达簇类，直至所有脉冲信号分选完成； 步骤6依据各雷达簇类中心与其他雷达簇类最近距离，以最佳辐射因子及簇类自然邻域集区分边界点并构建多层判断条件，若任意两个雷达簇类满足合批条件，则将对应雷达簇类合并； 步骤7循环步骤6，直至没有满足合批条件的簇类。

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