電臺(tái)個(gè)體識(shí)別中雜散特征提取及分類方法研究.pdf

1、作為通信對(duì)抗的一項(xiàng)重要技術(shù)，通信電臺(tái)識(shí)別近些年在國內(nèi)受到廣泛的關(guān)注和研究，主要分為特征提取和分類識(shí)別兩部分。隨著現(xiàn)代通信設(shè)備和通信環(huán)境的日趨復(fù)雜化，如何從截獲信號(hào)中獲取有價(jià)值的特征信息，并有效地進(jìn)行信號(hào)來源分類，成為了研究的關(guān)鍵問題。然而國內(nèi)現(xiàn)有的研究成果中，特征提取對(duì)其它參數(shù)的高度依賴，以及分類實(shí)現(xiàn)中需要訓(xùn)練樣本的預(yù)先采集，都限制了技術(shù)的實(shí)用性。
　　針對(duì)以上問題，本文對(duì)穩(wěn)定工作狀態(tài)下的電臺(tái)雜散特征進(jìn)行了分析比較?；跀?shù)字信號(hào)中

2、譜對(duì)稱性特征提取方法，提出一種改進(jìn)方案。該方案首先利用了柵欄窗，有效地將碼元間頻率干擾進(jìn)行分離；在計(jì)算譜對(duì)稱系數(shù)時(shí)，改進(jìn)為基于雙固定頻率的譜對(duì)稱性特征，避免了對(duì)載頻估計(jì)的依賴，并解決了現(xiàn)有譜對(duì)稱性衡量中的等效性問題。仿真結(jié)果表明，與傳統(tǒng)方法相比，分離性能獲得了一定的提高。
　　在特征判決方面，運(yùn)用支撐矢量機(jī)（SVM）分類器設(shè)計(jì)了一種可擴(kuò)充學(xué)習(xí)的分類模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)新類型電臺(tái)的自動(dòng)檢測(cè)，使得通信電臺(tái)的分類更具實(shí)用性。通過仿真驗(yàn)證，改進(jìn)的