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一种基于SOM+Cluster+K-means的机器学习两步定位方法及系统 

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申请/专利权人:西安交通大学

摘要:本发明公开了一种基于SOM+Cluster+K‑means的机器学习两步定位方法及系统,利用MVDR算法对多源信号进行到达角AOA估计,基于全部接收机绘制来自到达角方向的射线,当全部射线绘制完成时,保留所有的射线交点;基于得到的射线交点,通过SOM聚类方法对交点进行聚类确定辐射源的个数;然后利用Cluster聚类函数,通过设置欧式距离阈值去除聚类簇以外的点,保留对聚类有正向作用的交点;利用K‑Means机器学习聚类方法对交点进行单次聚类,获得多个辐射源定位结果。

主权项:1.一种基于SOM+Cluster+K-means的机器学习两步定位方法,其特征在于,包括以下步骤:利用MVDR算法对多源信号进行到达角AOA估计,基于全部接收机绘制来自到达角方向的射线,当全部射线绘制完成时,保留所有的射线交点;基于得到的射线交点,通过SOM聚类方法对交点进行聚类确定辐射源的个数;然后利用Cluster聚类函数,通过设置欧式距离阈值去除聚类簇以外的点,保留对聚类有正向作用的交点;利用K-Means机器学习聚类方法对交点进行单次聚类,获得多个辐射源定位结果。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 西安交通大学 一种基于SOM+Cluster+K-means的机器学习两步定位方法及系统

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