【摘 要】
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采用传统密度峰聚类算法实现Walsh码软扩频信号盲解扩时,算法的截断距离根据经验选取,性能不稳定。针对这一问题,提出改进密度峰聚类软扩频信号的盲解扩算法。该算法采用赋权
【基金项目】
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国家自然科学基金(61671453);国防科技大学自然科学基金(ZK18-03-19)资助课题
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采用传统密度峰聚类算法实现Walsh码软扩频信号盲解扩时,算法的截断距离根据经验选取,性能不稳定。针对这一问题,提出改进密度峰聚类软扩频信号的盲解扩算法。该算法采用赋权欧氏距离作为数据的相似性度量并根据数据总体分布情况自适应确定截断距离,具有效率高、性能稳定等特点。Matlab环境下仿真结果表明,文中所述的改进算法能够自动确定截断距离,在信噪比为0~10dB范围内准确估计伪码序列规模数和伪码序列,并在该条件下实现Walsh码软扩频信号盲解扩。
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