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WKPowerMeans多径簇识别算法
1
作者
杨晋生
吴旭曌
《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第3期237-242,共6页
针对KPowerMeans聚类算法多径散射簇的估计过程复杂及聚类结果高度依赖随机初始簇中心的问题,提出了一种改进的多径簇识别算法——WKPowerMeans算法.首先利用小波变换的尖峰检测技术估计出多径散射簇的数目和初始簇中心的位置,然后以结...
针对KPowerMeans聚类算法多径散射簇的估计过程复杂及聚类结果高度依赖随机初始簇中心的问题,提出了一种改进的多径簇识别算法——WKPowerMeans算法.首先利用小波变换的尖峰检测技术估计出多径散射簇的数目和初始簇中心的位置,然后以结合了多径功率加权的多径分量距离为准则进行多径簇聚类.仿真结果表明:与KPowerMeans算法相比,采用所提出的WKPowerMeans算法能得到更稳定、准确的聚类结果,而且具有较低的时间复杂度.
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关键词
多径簇识别
KPowerMeans算法
信息熵
尖峰检测
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职称材料
题名
WKPowerMeans多径簇识别算法
1
作者
杨晋生
吴旭曌
机构
天津大学电子信息工程学院
出处
《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第3期237-242,共6页
基金
国家科技重大专项资助项目(2010ZX03005-001)
文摘
针对KPowerMeans聚类算法多径散射簇的估计过程复杂及聚类结果高度依赖随机初始簇中心的问题,提出了一种改进的多径簇识别算法——WKPowerMeans算法.首先利用小波变换的尖峰检测技术估计出多径散射簇的数目和初始簇中心的位置,然后以结合了多径功率加权的多径分量距离为准则进行多径簇聚类.仿真结果表明:与KPowerMeans算法相比,采用所提出的WKPowerMeans算法能得到更稳定、准确的聚类结果,而且具有较低的时间复杂度.
关键词
多径簇识别
KPowerMeans算法
信息熵
尖峰检测
Keywords
multipath cluster identification
KPowerMeans algorithm
information entropy
peak detection
分类号
TN929 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
WKPowerMeans多径簇识别算法
杨晋生
吴旭曌
《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
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