[發明專利]一種基于聚類的交疊信號消除方法及系統

有效

• 申請號: 201710282561.9
• 申請日: 2017-04-26
• 公開（公告）號: CN106921599B
• 公開（公告）日: 2019-08-13
• 發明（設計）人: 王偉;彭衛;蔣凱;金立杰
• 申請（專利權）人: 中國民用航空總局第二研究所
• 主分類號: H04L25/03
• 分類號: H04L25/03;H04B14/02
• 代理公司: 北京高沃律師事務所 11569
• 代理人: 王加貴

1.一種基于聚類的交疊信號消除方法，其特征在于，包括：

步驟101：獲取滑動窗接收的數據；所述滑動窗為時間軸上對應預設時間段的時間窗；所述滑動窗通過在時間軸上進行滑動收集對應的所述時間段內接收到的信號，并確定所述信號的幅度值；

步驟102：將所述數據按幅度值進行聚類，得到具有不同幅度值范圍的簇；所述簇為幅度值在所述幅度值范圍的數據的集合；

步驟103：根據所述簇內的所述幅度值的均值確定所述簇為基本簇或組合簇，若所述簇為組合簇，確定所述組合簇與所述基本簇的組合關系；所述基本簇為由同一幅度范圍的獨立信號構成的數據的集合；所述組合簇為由多個不同幅度范圍的獨立信號疊加后構成的數據的集合；

步驟104：根據所述組合簇與所述基本簇的組合關系，將所述組合簇內的數據劃分到對應的基本簇內；

步驟105：對前后兩個所述滑動窗內的所述基本簇進行拼接，得到非交疊信號；

所述將所述數據按幅度值進行聚類，得到具有不同幅度范圍的簇，具體包括：

步驟201：將所述滑動窗口中的數據復制一份，形成待處理數據集；

步驟202：分辨并刪除所述待處理數據集中的噪聲數據；

步驟203：定義一個新簇作為當前簇，所述當前簇為空集；

步驟204：獲取所述待處理數據集中幅度值為最值的數據，得到最值幅度數據；所述幅度值為最值的數據為所述待處理數據集中幅度值最大的數據或所述待處理數據集中幅度值最小的數據；

步驟205：將所述最值幅度數據移入所述當前簇；

步驟206：判斷所述待處理數據集中是否有數據，得到第一判斷結果；

步驟207：若所述第一判斷結果表示所述待處理數據集中有數據時，則獲得所述待處理數據集中幅度值為最值的數據和所述當前簇內數據的幅度值的均值并執行步驟208；若所述第一判斷結果表示所述待處理數據集中無數據時，執行步驟210；

步驟208：判斷是否成立；其中c₁為常數，σ₁為噪聲標準差；

步驟209：若成立，則將所述幅度值為最值的數據移入所述當前簇，記錄幅度值最大的數據在所述滑動窗中的位置，并返回執行步驟206；若不成立，則返回步驟203；

步驟210：刪除錯誤的簇和錯誤的簇內數據。

2.根據權利要求1所述的一種基于聚類的交疊信號消除方法，其特征在于，所述根據所述簇內的所述幅度值的均值確定所述簇為基本簇或組合簇，若所述簇為組合簇，確定所述組合簇與所述基本簇的組合關系，具體包括：

步驟301：計算每個簇的均值和方差；所述簇的均值為所述簇內的數據的幅度值的均值；所述簇的方差為所述簇內的數據的幅度值的方差；

步驟302：從各所述簇的均值中篩選出最小的兩個均值，構成基本簇均值集合，并將所述最小的兩個均值所對應的簇標記為基本簇；

步驟303：將所述最小的兩個均值所對應的簇之外的簇的均值組合成待判斷簇均值集合；

步驟304：指定排列組合數大于或等于2，確定所述基本簇均值集合中所有元素的所有排列組合，得到多個基本簇均值組合；

步驟305：計算所述待判斷簇均值集合中均值最小的簇均值，得到最小簇均值；

步驟306：計算所述最小簇均值與每個所述基本簇均值組合相對應得到的歸一化統計量；

步驟307：計算所述歸一化統計量中的最小歸一化統計量；

步驟308：判斷所述最小歸一化統計量是否滿足設定統計條件；若滿足，則執行步驟309；若不滿足，則執行步驟310；

步驟309：確定所述最小簇均值對應的簇為組合簇，且所述組合簇由最小歸一化統計量對應的基本簇均值組合所對應的基本簇構成，記錄所述組合簇的位置信息并將所述組合簇的均值從所述待判斷簇均值集合中移出，執行步驟311；

步驟310：確定所述最小簇均值對應的簇為基本簇，并將所述基本簇均值移入到所述基本簇均值集合中，執行步驟311；

步驟311：判斷所述待判斷簇均值集合是否為空集；若是，則執行步驟312；若不是，則返回步驟304；

步驟312：結束流程。