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摘要:
提出了一种恒虚警检测信源数的方法,该方法通过定义一个由观测协方差矩阵相邻特征值之差统计量构成的五维矢量序列,并利用K均值(K-means)聚类算法将所定义的五维矢量序列分成两类,且视为信号和噪声子空间.当将噪声予空间所对应的特征值序列描述成一个统计分布,并通过期望最大(expectation maximization,EM)算法估计出这个统计分布时,奈曼-皮尔逊(Neyman-Pearson,NP)假设检验就可利用这个分布来对信源数进行恒虚警检测.为了降低提出算法的计算复杂度,也给出了一个近似的NP假设检验方法.数值仿真结果在验证提出方法有效性的同时,也表明其优于其他方法.
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内容分析
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文献信息
篇名 恒虚警检测信源数的方法
来源期刊 系统工程与电子技术 学科 工学
关键词 信源数检测 恒虚警率 期望最大算法 K均值 聚类
年,卷(期) 2022,(1) 所属期刊栏目 电子技术|Electronic Technology
研究方向 页码范围 1-9
页数 9页 分类号 TP957
字数 语种 中文
DOI 10.12305/j.issn.1001-506X.2022.01.01
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
信源数检测
恒虚警率
期望最大算法
K均值
聚类
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
系统工程与电子技术
月刊
1001-506X
11-2422/TN
16开
北京142信箱32分箱
82-269
1979
chi
出版文献量(篇)
10512
总下载数(次)
24
总被引数(次)
116871
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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