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正交跳频信号
动态分类的一种方法
针对复杂电磁环境下的
正交跳频信号
分选时效不高问题,提出了一种
正交跳频信号
动态分选方法,首先基于滑动窗口的数据流模型,采用构造型神经网络对跳频信号频域数据和方位信息动态聚类,减少噪声等因素影响,解决方位信息和幅度关联模糊性的问题;再在相应的覆盖簇内部运用时频关联方法,实现综合跳频信号的动态分选,实验结果表明该方法是有效的
2022-03-04 18:01:27
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正交跳频信号;
动态分选;
构造型神经网络;
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