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针对IQ域多标签碰撞信号的改进小波聚类算法
  • 60
  • 作者

    张晓鹏赵菊敏李灯熬

  • 单位

    太原理工大学信息与计算机学院大数据融合分析与应用山西省重点实验室山西省智能感知工程研究中心山西省空间信息网络工程技术研究中心太原理工大学大数据学院

  • 摘要
    针对RFID反向散射系统中多标签碰撞后在IQ域中生成的簇由于噪声导致的簇重叠问题，本文提出了一种改进小波聚类算法。面对一般簇聚类算法无法解决的簇重叠问题，该算法具有显著的优势。在改进的小波聚类算法中，本文基于原始的小波聚类算法，同时利用了多标签碰撞信号的特性。在一般情况下过渡点会被当作噪声点去除，然而其对于多标签碰撞信号具有一定的分割作用。本文通过利用组合状态簇之间的离散过渡点，实现对重叠组合状态簇的分离，准确识别分类正确数目的组合状态簇。实验结果表明，改进的小波聚类能够区分受噪声影响的重叠组合状态簇，实现准确的符号聚类。
  • 关键词

    反向散射系统多标签碰撞组合状态簇小波聚类

  • 文章目录
    1 相关工作
    2 多标签碰撞时物理层接收信号分析
    3 小波聚类优化算法
    3.1 特征空间量化
    3.2 量化空间聚类
    4 实验评估
    5 结论
  • 引用格式
    张晓鹏,赵菊敏,李灯熬.针对IQ域多标签碰撞信号的改进小波聚类算法[J/OL].太原理工大学学报:1-10[2023-06-15].http://kns.cnki.net/kcms/detail/14.1220.N.20230607.1121.002.html
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