公开(公告)号：CN115114571A

公开(公告)日：2022-09-27

申请号：CN202210731975.6

申请日：2022-06-26

Applicant: 长安大学

Inventor： 王威 ,  畅田田 ,  姜苏英 ,  李馨 ,  侯俊 ,  刘鑫一 ,  陈鹏 ,  王雨凡 ,  吉彪彪

IPC: G06F17/14 ,  G06F17/15 ,  G06F17/16 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开一种基于核主成分分析增强无监督学习的非视距识别方法，涉及无线通信与定位导航技术领域，包括：S1，设计并开展室内信道测量活动，收集视距和非视距传播条件下的信道状态信息；S2，通过快速傅里叶逆变换将频域的信道状态信息转换为时域的信道脉冲响应；S3，基于信道脉冲响应提取出8种无线信道特征参数；S4，利用皮尔逊相关系数计算出不同特征之间的相关性；S5，基于核主成分分析方法获取主成分，找到所有特征的最优子集；S6，将S5得到的最优子集作为k‑means、GMM和FCM聚类算法的输入进行LOS和NLOS识别。本发明利用核主成分分析提取出最优的特征子集，寻找最优特征子集，减少了工作量，降低了输入特征的维度，识别的精度显著提高。