在源信號(hào)個(gè)數(shù)未知條件下,提出一種基于改進(jìn)K-均值聚類(lèi)的欠定混合矩陣盲估計(jì)方法。該方法首先計(jì)算觀測(cè)信號(hào)在單位半超球面上投影點(diǎn)的密度參數(shù),然后去掉低密度投影點(diǎn),并從高密度投影點(diǎn)中選取初始聚類(lèi)中心,最后對(duì)剩余投影點(diǎn)進(jìn)行聚類(lèi),根據(jù)Davies-Bouldin指標(biāo)估計(jì)源信號(hào)個(gè)數(shù),并估計(jì)出混合矩陣。仿真結(jié)果表明,該方法的復(fù)雜度低,其運(yùn)行時(shí)間僅為拉普拉斯勢(shì)函數(shù)法的1%³%;該方法的源信號(hào)個(gè)數(shù)估計(jì)正確率遠(yuǎn)高于魯棒競(jìng)爭(zhēng)聚類(lèi)算法,當(dāng)信噪比高于13dB時(shí),該方法源信號(hào)個(gè)數(shù)估計(jì)正確率大于96.6%,且混合矩陣估計(jì)誤差較小。該方法在信噪比較高時(shí),可降低對(duì)源信號(hào)稀疏度的要求。

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【文章目錄】：
0 引言
1 欠定混合盲源分離系統(tǒng)模型
2 改進(jìn)的K-均值聚類(lèi)算法
    2.1 基于密度和距離選取初始聚類(lèi)中心設(shè)待聚類(lèi)的數(shù)據(jù)集合為?, 表示為
        定義1數(shù)據(jù)對(duì)象的鄰域半徑r
        定義2數(shù)據(jù)對(duì)象的密度參數(shù)
    2.2 采用DB指標(biāo)確定最佳聚類(lèi)個(gè)數(shù)
    2.3 改進(jìn)K-均值聚類(lèi)算法實(shí)現(xiàn)步驟
3 基于改進(jìn)K-均值聚類(lèi)的欠定混合矩陣盲估計(jì)
4 算法復(fù)雜度分析對(duì)比
5 仿真實(shí)驗(yàn)
6 結(jié)論



本文編號(hào)：3802310