【摘 要】
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利用目前方法对短距离无线通信网络异常信号进行识别时，没有对网络异常信号特征进行分类，存在异常信号识别准确率不高、不同信噪比下的识别正确率低和网络信号覆盖率差的问题。为此提出短距离无线通信网络异常信号识别方法，首先采用相像系数法对网络异常信号进行特征提取，同时归一化处理异常信号，从中获取了网络异常信号特征向量，将其输入到最小二乘支持向量机中进行分类，在最小二乘支持向量机分类建模期间，取得的超参数会对
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利用目前方法对短距离无线通信网络异常信号进行识别时，没有对网络异常信号特征进行分类，存在异常信号识别准确率不高、不同信噪比下的识别正确率低和网络信号覆盖率差的问题。为此提出短距离无线通信网络异常信号识别方法，首先采用相像系数法对网络异常信号进行特征提取，同时归一化处理异常信号，从中获取了网络异常信号特征向量，将其输入到最小二乘支持向量机中进行分类，在最小二乘支持向量机分类建模期间，取得的超参数会对识别结果产生影响，所以采用灰狼优化算法对超参数进行优化，最终获取了最优解，完成对网络异常信号的识别。实验结果表明，通过上述方法进行异常信号识别准确率测试、不同信噪比下的识别正确率测试和网络信号覆盖率测试，验证了所提方法的有效性强，可靠性高。
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