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En este artículo se propone un algoritmo avanzado de estimación de número de fuente (SNE) basado en el clustering difuso de C-medias (FCM) y la densidad local de datos (DLD). La DLD de un valor propio se refiere al número de valores propios dentro de un vecindario específico de este valor propio que pertenecen a la matriz de covarianza de los datos. Esta densidad local esencialmente como la característica de muestra unidimensional del FCM se extrae en el algoritmo SNE basado en FCM y puede mejorar la probabilidad de detección correcta (PCD) del algoritmo SNE basado en FCM especialmente para entornos de relación señal-ruido (SNR) baja. Los resultados de experimentos de comparación demuestran que en comparación con el algoritmo SNE basado en FCM y otros algoritmos similares, nuestro algoritmo propuesto puede lograr la PCD más alta del número de fuente incidente en ambos casos de ruido blanco espacial y ruido de correlación espacial.
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