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基于聚類分析的多信號分類識別算法研究
任修坤; 宋喜玉; 柏婷 信息工程大學; 河南鄭州450001
關鍵詞：統(tǒng)計特性 相關系數(shù) 聚類分析 多分類器融合
摘要：為滿足敵對環(huán)境下我方掌握敵方設備數(shù)量和系統(tǒng)設計環(huán)境的需求,研究無訓練序列時的多信號分類識別問題。在接收信號已知、優(yōu)化準則數(shù)目未知的情況下,提出基于聚類分析的多信號分類識別算法對響應系統(tǒng)的數(shù)量和設計進行評估。首先,利用信號樣本的均值、方差和范數(shù)等數(shù)字特征進行總體分類;然后,分析最優(yōu)波形的相關性,設定相關性門限,粗略估計優(yōu)化準則數(shù)目;最后,通過聚類方法對信號樣本進行細分類。對3550組實際信號樣本數(shù)據(jù)進行分類。結果表明,相關性門限為0.2時得到的數(shù)據(jù)6分類結果可信度效果最高,進一步計算出3550組樣本數(shù)據(jù)具體的6分類結果和6類系統(tǒng)響應準則。
信息工程大學學報雜志要求:
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