發(fā)布時(shí)間：2023-03-04 07:58

　　通信電臺個(gè)體識別是繼雷達(dá)個(gè)體識別之后通信對抗領(lǐng)域又一復(fù)雜難題。它主要研究的是同類通信電臺個(gè)體之間的信號指紋的分析與提取。由于同類型電臺個(gè)體之間信號差異很小且信號特征更多地表現(xiàn)出非平穩(wěn)性和非線性，傳統(tǒng)的信號處理方法無法有效提取出信號特征。分形理論、小波變換以及高階譜理論都是分析非平穩(wěn)和非線性信號的有利工具。 本文針對通信電臺個(gè)體雜散的非平穩(wěn)性和非線性，研究了基于小波變換的高階譜特征及其分形維數(shù)的特征提取方法。論文首先研究了在分形理論下電臺個(gè)體雜散特征提取方法。其次研究了利用小波變換和高階譜分析信號的非平穩(wěn)性和非線性特征。由于電臺的雜散很微弱，在信噪比較低的情況下利用單一的分析方法難以達(dá)到識別精度。針對該問題，設(shè)計(jì)了一種基于小波變換的積分雙譜及其分形維數(shù)的算法提取雜散特征。該方法有機(jī)結(jié)合了三種方法的優(yōu)點(diǎn)，利用小波變換的多分辨率分析特點(diǎn)，得到信號的時(shí)頻域信息，再利用雙譜提取出雜散信號的幅度和相位信息。由于雙譜計(jì)算量大，引入信號的積分雙譜，在包含足夠豐富的雜散信號幅度和相位信息情況下，降低了計(jì)算復(fù)雜度，最后從統(tǒng)計(jì)角度利用分形維數(shù)分析信號的相位信息。仿真實(shí)驗(yàn)證明，該算法能有效地提取出雜散信號特征...

【文章頁數(shù)】：57 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 引言
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排
第二章 通信電臺個(gè)體雜散特征產(chǎn)生機(jī)理
    2.1 頻率源的雜散特性差異
    2.2 放大器的雜散特性差異
    2.3 雜散特征對信號的影響
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于復(fù)雜度個(gè)體特征提取
    3.1 復(fù)雜度特征理論基礎(chǔ)
        3.1.1 分形維數(shù)
        3.1.2 Lempel-Ziv 復(fù)雜度
    3.2 基于復(fù)雜度特征的特征分析
    3.3 仿真結(jié)果與分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于小波變換的矩形積分雙譜及其分形維數(shù)特征提取
    4.1 基于小波變換的特征分析
        4.1.1 基于小波變換的特征分析
        4.1.2 仿真結(jié)果與分析
    4.2 基于矩形積分雙譜的特征提取
        4.2.1 基于矩形積分雙譜的特征提取
        4.2.2 仿真結(jié)果與分析
    4.3 基于小波變換的矩形積分雙譜及其分形維數(shù)特征提取
    4.4 仿真結(jié)果與分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 工作總結(jié)
    5.2 問題與展望
致謝
參考文獻(xiàn)



本文編號：3754014