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基于模糊聚类信源数估计算法的研究、仿真与应用

         

摘要

为了改善在小快拍情况下盖氏圆准则信源数估计算法的估计性能,提出了一种基于模糊聚类的信源数估计算法(Fuzzy Clustering Based Estimator-FCBE)。基于模糊聚类的信源数估计算法使用了待分类对象(特征向量)隶属于信号子空间的隶属函数值作为分类的特征,实际上引入了从对象参数到分类特征的一次映射,符合阵列信号处理中信源数估计的实际情况。通过仿真实验比较了基于模糊聚类的信源数估计算法和盖氏圆准则在小快拍下的估计性能,并且在浅水高分辨率测深侧扫声纳中的实际应用验证了基于模糊聚类的信源数估计算法的有效性。

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