一種基于改進K均值算法的跳頻信號分選方法

摘要：為了在估計聚類數目的同時避免收斂到局部極小值，提出了一種改進的初始聚類中心選取算法。該算法通過形態學處理搜索統計直方圖的峰值，根據合并門限正確估計聚類中心的數目和初始位置。將其與傳統的K均值算法相結合，可用于跳頻信號分選。實驗結果表明，與其他K均值算法相比，該改進K均值算法能夠以很高的正確率分選跳頻信號。