技術(shù)特征：

1.一種基于k-means聚類算法的電磁頻譜態(tài)勢補(bǔ)強(qiáng)方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于k-means聚類算法的電磁頻譜態(tài)勢補(bǔ)強(qiáng)方法，其特征在于，步驟1具體過程為：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于k-means聚類算法的電磁頻譜態(tài)勢補(bǔ)強(qiáng)方法，其特征在于，步驟2具體過程為：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于k-means聚類算法的電磁頻譜態(tài)勢補(bǔ)強(qiáng)方法，其特征在于，步驟3具體過程為：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提出了一種基于K?means聚類算法的電磁頻譜態(tài)勢補(bǔ)強(qiáng)方法，涉及電磁頻譜管理與態(tài)勢感知領(lǐng)域，旨在通過非監(jiān)督學(xué)習(xí)對電磁頻譜數(shù)據(jù)進(jìn)行有效補(bǔ)全，克服傳統(tǒng)方法中對大量樣本的依賴以及樣本不均衡和遷移問題。本發(fā)明首先對目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格劃分，并通過測量設(shè)備采集各網(wǎng)格點(diǎn)的電磁頻譜數(shù)據(jù)。然后，利用肘部法確定K?means聚類的最佳聚類數(shù)，對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，獲取頻譜態(tài)勢的聚類中心。接著，基于聚類結(jié)果對缺失的頻譜數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)全，生成完整的頻譜態(tài)勢圖。通過相似度評估驗(yàn)證了補(bǔ)全數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。本發(fā)明降低了計(jì)算復(fù)雜性，提高了頻譜態(tài)勢感知的準(zhǔn)確性和可靠性，適用于頻譜資源的實(shí)時(shí)管理與優(yōu)化。

技術(shù)研發(fā)人員：暢鑫,李艷斌,陳金勇
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中國電子科技集團(tuán)公司第五十四研究所
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/2