文献类型：期刊文章

作　　者：查淞[1] 夏海洋[1] 黄纪军[1] 刘继斌[1] 马晨[2] 李冰[3]

ZHA Song;XIA Haiyang;HUANG Jijun;LIU Jibin;MA Chen;LI Bing(College of Electronic Science and Technology,National University of Defense Technology,Changsha 410073,China;The PLA Unit 32035,Xi′an 710060,China;The PLA Unit 31007,Beijing 100000,China)

机构地区：[1]国防科技大学电子科学学院,湖南长沙410073 [2]中国人民解放军32035部队,陕西西安710060 [3]中国人民解放军31007部队,北京100000

出　　处：《国防科技大学学报》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61901486,U19A2058)。

年　　份：2023

卷　　号：45

期　　号：3

起止页码：171-178

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD2023_2024、EI、IC、JST、RCCSE、RWSKHX、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：提出基于广义回归神经网络拟合和聚类克里金的构建方法,通过趋势面拟合,将电磁频谱地图构建分解为路径衰减和阴影衰落分量的估计问题,以提升构建精度;设计监测数据聚类和自适应最优邻域选取机制,在保证构建精度的条件下减小计算数据量,以提升构建速度,从而利用数量有限的电磁环境监测数据,在不需要先验信息的条件下实现电磁频谱地图的准确、快速构建。设计并实现电磁频谱地图验证系统,搭建车载数据采集设备,利用实测电磁环境监测数据,验证所提方法的可行性及构建性能。

关 键 词：电磁频谱地图  电磁环境监测数据  广义回归神经网络 聚类克里金  实测数据

分 类 号：TN911.7]