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摘要:
为了改善在低信噪比、小快拍、色噪声环境下盖氏圆准则信源数估计算法的估计性能,提出了基于支撑矢量机(SVM)的信源数估计算法.基于支撑矢量机的信源数估计算法应用天线阵列接收数据协方差矩阵经特征值分解后,噪声的特征矢量与天线阵列的阵列流型正交的特性,通过盖氏圆算法提取信号和噪声的分类特征,再构造和训练两类分类矢量机,将天线阵列接收的数据分为信号子空间和噪声子空间.通过仿真实验比较了本算法与其他经典算法在低信噪比、小快拍、色噪声环境下的信源数估计性能,结果证明本算法对信源数的估计精确度要高于其他经典算法.
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文献信息
篇名 基于支撑矢量机的信源数估计
来源期刊 河北科技大学学报 学科 工学
关键词 信源数估计 盖氏圆准则 支撑矢量机 分类特征
年,卷(期) 2011,(4) 所属期刊栏目 机械、电子与计算机
研究方向 页码范围 342-346
页数 分类号 TN929.53
字数 3483字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵波 军械工程学院光学与电子工程系 13 67 5.0 8.0
2 赵汇强 军械工程学院光学与电子工程系 13 35 4.0 5.0
3 张玉萍 河北科技大学理工学院 11 20 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
信源数估计
盖氏圆准则
支撑矢量机
分类特征
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
河北科技大学学报
双月刊
1008-1542
13-1225/TS
大16开
河北省石家庄市裕华东路70号
1980
chi
出版文献量(篇)
2212
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14739
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