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基于聚类分析的多信号分类识别算法研究

作者:任修坤; 宋喜玉; 柏婷统计特性相关系数聚类分析多分类器融合

摘要:为满足敌对环境下我方掌握敌方设备数量和系统设计环境的需求,研究无训练序列时的多信号分类识别问题。在接收信号已知、优化准则数目未知的情况下,提出基于聚类分析的多信号分类识别算法对响应系统的数量和设计进行评估。首先,利用信号样本的均值、方差和范数等数字特征进行总体分类;然后,分析最优波形的相关性,设定相关性门限,粗略估计优化准则数目;最后,通过聚类方法对信号样本进行细分类。对3550组实际信号样本数据进行分类。结果表明,相关性门限为0.2时得到的数据6分类结果可信度效果最高,进一步计算出3550组样本数据具体的6分类结果和6类系统响应准则。

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信息工程大学学报

《信息工程大学学报》(CN:41-1196/N)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《信息工程大学学报》办刊宗旨是:以马列主义、思想和邓小平理论为指导,贯彻理论联系实际和“百花齐放,百家争鸣”的方针,坚持四项基本原则,大力提倡解放思想、积极探索、勇于创新的精神,繁荣科技文化,培养科技人才,促进科学技术向生产力转化,为国防现代化建设和经济建设服务。

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