基于模糊KHM聚类的跳频网台分选方法

TN974; 针对聚类分析实现跳频网台分选时,分选结果对初始聚类中心敏感且某些样本点"既可以属于类A也可以属于类B"的问题,提出了一种基于模糊K调和均值(KHM)聚类的跳频网台分选方法.首先利用搜索统计直方图位置法预估聚类数目和聚类中心,减少了算法的迭代次数;然后根据跳频信号的各项参数,应用模糊KHM聚类算法对跳频网台进行分选,有效解决了样本点的隶属度问题;最后通过类内类间距法估计得到准确的聚类数目K、聚类中心位置,大幅提升了聚类算法准确度.仿真结果表明,该算法聚类中心接近实际类中心,分选正确率高,迭代次数少....

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Bibliographic Details
Published in:电讯技术 2019, Vol.59 (6), p.699-704
Main Authors: 钟兆根, 杨芸丞, 张立民
Format: Article
Language:Chinese
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Description
Summary:TN974; 针对聚类分析实现跳频网台分选时,分选结果对初始聚类中心敏感且某些样本点"既可以属于类A也可以属于类B"的问题,提出了一种基于模糊K调和均值(KHM)聚类的跳频网台分选方法.首先利用搜索统计直方图位置法预估聚类数目和聚类中心,减少了算法的迭代次数;然后根据跳频信号的各项参数,应用模糊KHM聚类算法对跳频网台进行分选,有效解决了样本点的隶属度问题;最后通过类内类间距法估计得到准确的聚类数目K、聚类中心位置,大幅提升了聚类算法准确度.仿真结果表明,该算法聚类中心接近实际类中心,分选正确率高,迭代次数少.
ISSN:1001-893X
DOI:10.3969/j.issn.1001-893x.2019.06.013