【摘 要】
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随着无线电业务的蓬勃发展,无线电监测数据也随之大量增加,传统数据分析技术已不能满足数据分析的需要,对边境固定监测站监测数据的分析也不例外,现阶段监测人员只能通过听解
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随着无线电业务的蓬勃发展,无线电监测数据也随之大量增加,传统数据分析技术已不能满足数据分析的需要,对边境固定监测站监测数据的分析也不例外,现阶段监测人员只能通过听解调出的信号并结合信号示向度来分辨信号是否是国外信号,该方法不仅会将国内少数民族语言台站信号误判为国外信号,而且面对数量激增的监测数据,这种方法将会花去监测人员大量的时间。针对以上问题,本文提出了以下方法:首先用k-means算法对近几年连续采集且已知信号国别的数据进行数据预处理,然后用Apriori算法找出判别境外信号的关联规则,进而自动判别新测信号。实验证明,该方法在分析云南边境固定监测站的监测数据时能快速且较准确地判别出境外信号。
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