基于支持向量機(jī)的地空通信干擾識(shí)別.pdf

1、隨著電磁環(huán)境的日趨復(fù)雜，無(wú)線電民航地空通信頻段受干擾事件日益嚴(yán)重，給人們的生命財(cái)產(chǎn)安全帶來(lái)了很大的威脅。如何準(zhǔn)確、高效的識(shí)別出地空通信異常信號(hào)成為無(wú)線電日常監(jiān)測(cè)工作的重要目標(biāo)，同時(shí)具有很高的理論價(jià)值及研究意義。
　　地空通信業(yè)務(wù)一般是語(yǔ)音通信，具有偶發(fā)性、出現(xiàn)概率低、危害性強(qiáng)的特點(diǎn)。因此在地空通信異常信號(hào)識(shí)別中，有效利用直觀的語(yǔ)音信息，選擇合適的分類器成為準(zhǔn)確、快速、高效、自動(dòng)識(shí)別地空通信異常信號(hào)的關(guān)鍵。K-均值聚類(K-mean

2、s)算法在信號(hào)特征處理及信號(hào)識(shí)別中已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用。但是該算法由于聚類中心初始化問(wèn)題的存在，使得最終識(shí)別效率穩(wěn)定性無(wú)法得到保證。而支持向量機(jī)（SVM）則擅長(zhǎng)于解決復(fù)雜的信號(hào)分類問(wèn)題，在圖像處理、醫(yī)學(xué)研究等領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。本文將對(duì)基于智能優(yōu)化算法的支持向量機(jī)參數(shù)選擇方法做進(jìn)一步的研究，給出一種識(shí)別效率高、消耗時(shí)間短的支持向量機(jī)分類器，并將其運(yùn)用到地空通信干擾信號(hào)識(shí)別當(dāng)中。具體研究?jī)?nèi)容如下：
　　1.探究將無(wú)線電地空通信音頻信號(hào)作為