本文關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘在調(diào)制識別中應用及并行化實現(xiàn)研究

  更多相關(guān)文章： 調(diào)制樣式識別 混合三階受限玻爾茲曼機 k-means算法 DBSCAN算法 并行實現(xiàn)

【摘要】：數(shù)據(jù)挖掘算法可以從大量的數(shù)據(jù)中搜索出有價值的信息,常用的分析方法主要有分類和聚類。分類算法是一種有監(jiān)督學習算法,需要先從訓練集中學習分類標準,然后根據(jù)學習到的分類標準對數(shù)據(jù)集進行分類。聚類算法是一種無監(jiān)督學習算法,它能夠在無先驗知識的條件下,找出數(shù)據(jù)集的分布結(jié)構(gòu),將數(shù)據(jù)集劃分成多個簇。本文主要研究利用數(shù)據(jù)挖掘的調(diào)制樣式識別及并行化實現(xiàn)。首先,介紹了數(shù)據(jù)挖掘算法和調(diào)制樣式識別的研究背景和關(guān)鍵技術(shù),并詳細介紹了k-means算法、DBSCAN算法和RBM模型。其次,推導了MASK、MPSK、MQAM和2FSK信號高階矩的通用公式,計算得到2ASK、4ASK、QPSK、8PSK、2FSK和16QAM信號的高階累積量理論值,并提取兩個特征參數(shù)。提出了基于混合三階受限玻爾茲曼機(Hybrid Three-order Restricted Boltzmann Machine,H3RBM)的數(shù)字調(diào)制信號識別方法。仿真結(jié)果表明,H3RBM訓練時間短,信號識別率高。然后,提出了一種基于并行k-means算法的調(diào)制樣式識別方法。采用隨機抽樣的方式將數(shù)據(jù)集劃分成多個塊;通過預聚類優(yōu)化初始聚類中心,通過線性預測平均聚類中心加快聚類效率。該方法對2ASK、4ASK、QPSK、8PSK、2FSK和16QAM信號的識別不需要訓練集。仿真結(jié)果表明,提出的并行方式具有更高的聚類效率,并且具有較高的信號識別率。最后,提出了一種基于并行DBSCAN算法的調(diào)制樣式識別方法。利用粒子群算法搜索基于數(shù)據(jù)交疊分區(qū)的最優(yōu)劃分邊界;每一數(shù)據(jù)塊的聚類由粗聚類和粗聚類簇合并兩個階段實現(xiàn),降低了計算復雜度;該方法對2ASK、4ASK、QPSK、8PSK、2FSK和16QAM信號的識別不需要訓練集。仿真結(jié)果表明,提出的并行方式有效提高了聚類效率,并且信號識別率高于基于k-means識別方法和基于H3RBM識別方法。
【學位授予單位】：杭州電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN911.3;TP311.13

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