【摘 要】
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针对跳频信号分选,主要研究了聚类算法及利用直方图来预估计聚类数目及初始中心的方法。首先对直方图方法进行改进,得到了对跳频信号参数估计值误差不敏感的方法,其次对初始
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针对跳频信号分选,主要研究了聚类算法及利用直方图来预估计聚类数目及初始中心的方法。首先对直方图方法进行改进,得到了对跳频信号参数估计值误差不敏感的方法,其次对初始化中心不敏感的KHM聚类算法进行改进并聚类,最后提出了通过定义类内距类间距的方法来确定最佳聚类数的算法。通过改进的KHM算法和估计聚类个数方法,利用跳频信号参数对跳频信号进行分选,仿真结果表明,分选效果良好。
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