【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家重点实验室主任基金项目(CEMEE2018Z0103B)
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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
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