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针对细微特征进行K-means聚类的电台分选识别技术
被引量：
1
1
作者
杨亮亮
《电讯技术》
北大核心
2022年第8期1149-1154,共6页
现代战场中的无线通信设备日益增多,精准获取个体信息已成为研究热点,但也是难点。针对通信电台,提出了一种分选识别技术。该技术从电台物理层特性出发,对其辐射信号的细微特征进行K-means聚类以实现分选,分选的同时提取各个个体的特征...
现代战场中的无线通信设备日益增多,精准获取个体信息已成为研究热点,但也是难点。针对通信电台,提出了一种分选识别技术。该技术从电台物理层特性出发,对其辐射信号的细微特征进行K-means聚类以实现分选,分选的同时提取各个个体的特征属性值,未知信号通过与特征属性值相关运算实现个体识别。该技术无需先验知识,无需训练运算,通过实验验证,其可行、高效,易于工程实现。
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关键词
电台分选识别
细微特征
K-MEANS聚类
个体
识别
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职称材料
题名
针对细微特征进行K-means聚类的电台分选识别技术
被引量：
1
1
作者
杨亮亮
机构
中国西南电子技术研究所
出处
《电讯技术》
北大核心
2022年第8期1149-1154,共6页
文摘
现代战场中的无线通信设备日益增多,精准获取个体信息已成为研究热点,但也是难点。针对通信电台,提出了一种分选识别技术。该技术从电台物理层特性出发,对其辐射信号的细微特征进行K-means聚类以实现分选,分选的同时提取各个个体的特征属性值,未知信号通过与特征属性值相关运算实现个体识别。该技术无需先验知识,无需训练运算,通过实验验证,其可行、高效,易于工程实现。
关键词
电台分选识别
细微特征
K-MEANS聚类
个体
识别
Keywords
radio sorting and recognition
subtle characteristics
K-means clustering
individual recognition
分类号
TN971 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
针对细微特征进行K-means聚类的电台分选识别技术
杨亮亮
《电讯技术》
北大核心
2022
1
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