

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1、通信輻射源識(shí)別是一個(gè)新興研究方向,在通信偵察、無線網(wǎng)絡(luò)安全等方面有著非常重要的應(yīng)用。本文從通信輻射源特征提取出發(fā),主要的工作包括以下四個(gè)方面:
1.介紹了基于雙譜的穩(wěn)態(tài)特征分析與提取。分析了四種積分雙譜和選擇雙譜,用手機(jī)實(shí)測(cè)信號(hào)對(duì)五種雙譜方法進(jìn)行了仿真。仿真結(jié)果表明四種積分雙譜相較于選擇雙譜,有更好的分離度,四種積分雙譜的識(shí)別率均能夠達(dá)到80%。
2.實(shí)現(xiàn)暫態(tài)信號(hào)的檢測(cè)。研究了暫態(tài)信號(hào)的起點(diǎn)和終點(diǎn)檢測(cè),關(guān)于暫態(tài)信號(hào)起
2、點(diǎn)檢測(cè)法給出了一種改進(jìn)相位檢測(cè)法,在相位檢測(cè)法的基礎(chǔ)上采用后驗(yàn)概率密度函數(shù)自適應(yīng)地檢測(cè)出暫態(tài)信號(hào)起點(diǎn),并對(duì)對(duì)講機(jī)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),表明改進(jìn)相位檢測(cè)法相較于文中的其他三種檢測(cè)法具有更高的精準(zhǔn)度和靈敏度。
3.仿真了暫態(tài)信號(hào)時(shí)頻分布特征和多項(xiàng)式擬合特征的分析和三種特征提取方法。對(duì)講機(jī)識(shí)別實(shí)驗(yàn)中時(shí)頻分布特征和多項(xiàng)式擬合特征的個(gè)體識(shí)別率分別高達(dá)94%和83%。并對(duì)特征進(jìn)行可分性的評(píng)估,其中時(shí)頻分布特征有較好的可分離度,但是時(shí)頻分布特
3、征維數(shù)較高,在進(jìn)行分類之前需要進(jìn)行PCA降維,計(jì)算量過大。在可分離度基礎(chǔ)上加入特征維數(shù)信息得到指標(biāo) D,其中多項(xiàng)式擬合特征的評(píng)估指標(biāo)D最高,性能最優(yōu),可以作為暫態(tài)信號(hào)特征。
4.給出了一種基于SCCA算法的穩(wěn)態(tài)信號(hào)特征和暫態(tài)信號(hào)特征融合的方法。結(jié)合對(duì)講機(jī)的穩(wěn)態(tài)信號(hào)和暫態(tài)信號(hào)進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明,對(duì)講機(jī)的穩(wěn)態(tài)特征(SIB)和暫態(tài)信號(hào)多項(xiàng)式擬合系數(shù)特征融合之后識(shí)別率比融合前分別提升了25%、15%,識(shí)別率達(dá)到98%。SCCA算法相較
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