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题名基于聚类分析的无线暂态信号的盲分类
被引量：1
- 1
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作者
李林峰
赵国庆
隋绍勇
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机构
西安电子科技大学电子对抗所
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出处
《现代电子技术》
2007年第5期61-62,68,共3页
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文摘
在通信个体识别中,含有重要信息的暂态信号起着重要的作用。在无训练样本的情况下,先将暂态信号通过小波变换进行消噪,再用K-调和均值聚类算法来进行分类识别。仿真证明,在等信噪比和相同类数目的情况下,调和均值聚类和K-means算法的综合应用,不仅解决了非平稳的暂态信号的分类,而且其计算量少,对高维数据的分类效果也较明显。
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关键词
K-调和均值聚类
暂态信号
聚类中心
盲分类
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Keywords
K - harmonic means clustering
transient signal
clustering center, blind source classifier
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于子图模式的网络流量分类方法研究
被引量：3
- 2
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作者
杨季
石亮山
陈波
汪明达
胡光岷
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机构
电子科技大学通信与信息工程学院
川庆钻探工程公司地球物理勘探公司
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2014年第6期1816-1819,共4页
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文摘
盲分类(blind classification,BLINC)方法提出利用不同网络应用在传输层子图连接模式的差异对网络流量进行分类,获得了良好的效果,该方法分类的准确度较高,但是完整度则相对较低。为了解决BLINC分类完整度较低的问题,借鉴BLINC的分类思想,提出了基于子图模式的流分类方法,该方法综合运用源节点子图模式、目的节点子图模式和端口分析技术。实验证明,在同样阈值的条件下该方法对同样一组Web、DNS、Mail、FTP、P2P流量数据进行分类,准确度与传统BLINC方法基本保持一致,但是完整度得到了明显的提高,具有很好的实用性。
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关键词
流量分类
盲分类
匹配
子图模式
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Keywords
flows classification
BLINC
match
graphlet patterns
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分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种基于维度加权盲K近邻算法的数字预失真技术
被引量：4
- 3
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作者
蒋卫恒
段耀星
李明玉
靳一
徐常志
李立
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机构
重庆大学微电子与通信工程学院
中国空间技术研究院西安分院
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第2期446-454,共9页
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基金
国家自然科学基金(62171068,62001061)
重庆市教委科技研究专项青年项目(KJQN201902403)。
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文摘
传统的数字预失真(DPD)模型通常在所有的输入信号功率上采用单一多项式模型和单一记忆深度对功率放大器(PA)进行线性化矫正。然而,功率放大器在不同的功率水平下会呈现出不同的非线性特性,并产生不同的记忆效应。针对这一问题,该文提出一种基于维度加权盲K近邻(KNN)算法的数字预失真模型,所提模型根据功放当前输入信号以及记忆输入信号的幅度进行维度加权的KNN分类,组成维度加权盲KNN记忆多项式(WKMP)模型,并为每一类输入信号序列建立子模型。所提方法用Doherty功率放大器进行实验验证,使用带宽为30 MHz、频点为2.2 GHz的3载波长期演进(LTE)信号作为输入,反馈端使用122.88 MHz的采样率进行采样。实验结果表明,所提维度加权盲KNN分类方法与记忆多项式(MP)模型结合时,功放正向建模效果和数字预失真效果均超过了广义记忆多项式(GMP)模型,并远超记忆多项式模型的效果,实验结果验证了所提模型的优良性能。
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关键词
数字预失真
盲K近邻分类
维度加权
功率放大器
行为模型
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Keywords
Digital PreDistortion(DPD)
Blind K-Nearest Neighbor(KNN)classification
Dimension weighting
Power Amplifier(PA)
Behavioral model
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分类号
TN911.3
[电子电信—通信与信息系统]
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