【摘要】：針對KPowerMeans聚類算法多徑散射簇的估計(jì)過程復(fù)雜及聚類結(jié)果高度依賴隨機(jī)初始簇中心的問題,提出了一種改進(jìn)的多徑簇識別算法——WKPowerMeans算法.首先利用小波變換的尖峰檢測技術(shù)估計(jì)出多徑散射簇的數(shù)目和初始簇中心的位置,然后以結(jié)合了多徑功率加權(quán)的多徑分量距離為準(zhǔn)則進(jìn)行多徑簇聚類.仿真結(jié)果表明:與KPowerMeans算法相比,采用所提出的WKPowerMeans算法能得到更穩(wěn)定、準(zhǔn)確的聚類結(jié)果,而且具有較低的時(shí)間復(fù)雜度.
[Abstract]:Aiming at the complexity of the estimation of multipath scattering clusters in KPowerMeans clustering algorithm and the fact that the clustering results are highly dependent on the center of random initial clusters, an improved multi-path cluster recognition algorithm, WKPowerMeans algorithm, is proposed. Firstly, the number of multipath scattering clusters and the location of the initial cluster center are estimated by using the peak-detection technique of wavelet transform, and then the multipath cluster clustering is carried out by combining the multipath power weighted multipath component distance as the criterion. The simulation results show that compared with the KPowerMeans algorithm, the proposed WKPowerMeans algorithm can obtain more stable and accurate clustering results, and has lower time complexity.
【作者單位】： 天津大學(xué)電子信息工程學(xué)院;
【基金】：國家科技重大專項(xiàng)資助項(xiàng)目(2010ZX03005-001)
【分類號】：TN929.5

【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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10 鄭軍;徐勇;;基于小波變換的格型矢量量化混合編碼方法[J];軍事通信技術(shù);2002年02期

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3 龍佳樂;劉美容;;Marr小波變換的模擬實(shí)現(xiàn)[A];第二十屆電工理論學(xué)術(shù)年會論文集[C];2008年

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8 石志曉;時(shí)頻聯(lián)合分析方法在參數(shù)識別中的應(yīng)用[D];大連理工大學(xué);2005年

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10 王麗榮;基于小波變換的目標(biāo)檢測方法研究[D];吉林大學(xué);2006年

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1 李娜;基于小波變換和自適應(yīng)算法的聲學(xué)回聲消除理論與應(yīng)用研究[D];昆明理工大學(xué);2010年

2 師家紅;基于小波變換微弱信號檢測技術(shù)研究及DSP實(shí)現(xiàn)[D];北京交通大學(xué);2010年

3 張瑞華;通信信號調(diào)制方式的自動識別[D];河北大學(xué);2009年

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6 翟彥;小波分析理論在信號處理中的研究及應(yīng)用[D];昆明理工大學(xué);2010年

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8 周建威;采用小波變換視頻壓縮的研究與應(yīng)用[D];湖南大學(xué);2003年

9 趙海濤;基于3D小波的多描述可分級視頻編碼[D];西安電子科技大學(xué);2005年

10 曹麗丹;基于SPIHT的無表零樹圖像壓縮算法[D];吉林大學(xué);2005年

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本文編號：2406836