基于自适应波束形成的高维数据挖掘算法  

High dimensional data mining algorithm based on adaptive beamforming

作　　者：许丽娟[1] 

机构地区：[1]广东财经大学华商学院信息工程系,广东广州511300

出　　处：《电声技术》2016年第3期65-68,共4页Audio Engineering

基　　金：2015年广东省本科高校教学质量与教学改革工程立项建设项目(粤教高函[2015]133号);2014年广东财经大学华商学院"创新强校工程"科研项目(HS2014CXQX13)

摘　　要：提出一种基于自适应波束形成的高维声传感器网络数据挖掘算法。进行多通道声传感器网络信号的高维信息数据采集和相空间重组,进行信号模型构建,对高维数据信息流进行子空间降维和自适应陷波器降噪滤波处理,采用自适应波束形成方法进行数据的谱峰聚焦和特征提取,实现数据准确挖掘。仿真结果表明,采用该算法进行数据挖掘的准确检测概率较高,抗干扰性能较好,波束旁瓣得到有效抑制。A kind of adaptive beam forming based on high dimensional data mining algorithm for sensor networks is put tor- ward.The high dimensional information data acquisition and phase space reconstruction of multi channel acoustic sensor net- work signal is carried out, and the data stream of high dimensional data is reduced and the adaptive notch filter is processed. The simulation results show that the accuracy of the data mining is higher, and the anti-jamming performance is better, and the sidelobe is effectively suppressed.

关 键 词：自适应 波束形成 数据挖掘 传感器 

分 类 号：TN913[电子电信—通信与信息系统]