【摘 要】
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信源数估计的性能直接影响着高分辨测向的精度。为提高估计方法的性能,提出一种基于模糊C类均值(fuzzy C-means,FCM)聚类的信源数估计方法。在此方法中,信号的协方差阵的特征
【基金项目】
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国家自然科学基金(61701525);中国博士后科学基金(2017M623351)资助课题
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信源数估计的性能直接影响着高分辨测向的精度。为提高估计方法的性能,提出一种基于模糊C类均值(fuzzy C-means,FCM)聚类的信源数估计方法。在此方法中,信号的协方差阵的特征值及其差值,对协方差阵酉变换得到的盖氏圆半径及其差值作为FCM聚类过程中的样本指标。最终判断样本归属时,引入容错概率的概念。在接受一定程度容错的前提下,提高了算法的性能。在不同噪声类型下进行仿真的结果表明,所提出的信源数估计方法性能较好。
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