【摘 要】
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在源信号个数未知条件下,提出一种基于改进K-均值聚类的欠定混合矩阵盲估计方法。该方法首先计算观测信号在单位半超球面上投影点的密度参数,然后去掉低密度投影点,并从高密
【机 构】
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西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室
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在源信号个数未知条件下,提出一种基于改进K-均值聚类的欠定混合矩阵盲估计方法。该方法首先计算观测信号在单位半超球面上投影点的密度参数,然后去掉低密度投影点,并从高密度投影点中选取初始聚类中心,最后对剩余投影点进行聚类,根据Davies-Bouldin指标估计源信号个数,并估计出混合矩阵。仿真结果表明,该方法的复杂度低,其运行时间仅为拉普拉斯势函数法的1%-3%;该方法的源信号个数估计正确率远高于鲁棒竞争聚类算法,当信噪比高于13dB时,该方法源信号个数估计正确率大于96.6%,且混合矩阵估计误差较小。该方
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