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海量电磁数据中雷达信号的高效分选方法
被引量:
2
1
作者
张强
王红卫
+1 位作者
陈游
徐源
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2016年第10期150-154,共5页
针对海量电磁数据中雷达信号难以进行快速准确分选的问题,提出一种新的聚类分选方法,即改进k-means算法的Map Reduce并行化实现方法。通过引入初始聚类中心个数k1、最大聚类中心个数kmax和距离门限rt3个参数,克服了k-means算法需要事先...
针对海量电磁数据中雷达信号难以进行快速准确分选的问题,提出一种新的聚类分选方法,即改进k-means算法的Map Reduce并行化实现方法。通过引入初始聚类中心个数k1、最大聚类中心个数kmax和距离门限rt3个参数,克服了k-means算法需要事先确定k值和易受孤立点影响的局限;基于Hadoop平台实现了对改进k-means算法的Map Reduce并行化,克服了k-means算法串行实现时间复杂度高的局限。最后,实验表明改进k-means算法取得了更高的分选准确率,Map Reduce并行化后具有良好的加速比和扩展性,能够很好地对海量电磁数据中雷达信号进行高效分选。
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关键词
海量电磁数据
雷达信号
分选
K-MEANS算法
MAPREDUCE
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职称材料
题名
海量电磁数据中雷达信号的高效分选方法
被引量:
2
1
作者
张强
王红卫
陈游
徐源
机构
空军工程大学航空航天工程学院
出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2016年第10期150-154,共5页
基金
陕西省自然科学基金(2012JQ8019)
航空科学基金(20145596025)
航空科学基金资助项目(20152096019)
文摘
针对海量电磁数据中雷达信号难以进行快速准确分选的问题,提出一种新的聚类分选方法,即改进k-means算法的Map Reduce并行化实现方法。通过引入初始聚类中心个数k1、最大聚类中心个数kmax和距离门限rt3个参数,克服了k-means算法需要事先确定k值和易受孤立点影响的局限;基于Hadoop平台实现了对改进k-means算法的Map Reduce并行化,克服了k-means算法串行实现时间复杂度高的局限。最后,实验表明改进k-means算法取得了更高的分选准确率,Map Reduce并行化后具有良好的加速比和扩展性,能够很好地对海量电磁数据中雷达信号进行高效分选。
关键词
海量电磁数据
雷达信号
分选
K-MEANS算法
MAPREDUCE
Keywords
massive
electromagnetism
data
radar
signals
sorting
k-means
algorithm
Map
Reduce
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
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被引量
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1
海量电磁数据中雷达信号的高效分选方法
张强
王红卫
陈游
徐源
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2016
2
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