通信衛(wèi)星信號(hào)發(fā)射源識(shí)別對(duì)于現(xiàn)代電子戰(zhàn)爭(zhēng)有著重要意義,信號(hào)細(xì)微特征分析是信號(hào)識(shí)別中非常重要的一部分,由于當(dāng)今社會(huì)電磁環(huán)境越來(lái)越復(fù)雜以及無(wú)線電技術(shù)飛速發(fā)展,對(duì)信號(hào)發(fā)射源識(shí)別提出了更高的要求,通常使用的信號(hào)細(xì)微特征特征維度較高以及計(jì)算復(fù)雜度較大,隨之而來(lái)出現(xiàn)兩種問(wèn)題:一是信號(hào)采集技術(shù)的發(fā)展,信號(hào)的細(xì)微特征提取計(jì)算量越來(lái)越大,運(yùn)算時(shí)間變長(zhǎng);二是特征維度越來(lái)越高,將引發(fā)維度災(zāi)難。本文使用雙譜和包絡(luò)的分形維數(shù)兩種信號(hào)細(xì)微特征,對(duì)這兩種特征進(jìn)行流形降維并作為分類器的輸入,對(duì)雙譜變換算法進(jìn)行GPU（圖形處理單元）并行優(yōu)化。首先分析了兩種信號(hào)細(xì)微特征的原理。隨后,針對(duì)信號(hào)識(shí)別中所面對(duì)的高維的特征數(shù)據(jù)出現(xiàn)的維度災(zāi)難,引入機(jī)器學(xué)習(xí)中的傳統(tǒng)降維方法,分析了降維算法的原理、適用環(huán)境、優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn),在此基礎(chǔ)上將流形降維算法應(yīng)用到信號(hào)細(xì)微特征的約簡(jiǎn)降維中。分析了典型的流形降維算法的思想和計(jì)算方法,采用實(shí)際數(shù)據(jù)的信號(hào)特征針對(duì)流形中數(shù)據(jù)點(diǎn)的降維效果,分析了不同降維算法的性能。最后研究了基于t-SNE（t分布隨機(jī)近鄰嵌入）算法和SVM（支持向量機(jī)）分類器的信號(hào)識(shí)別技術(shù)。針對(duì)單一特征識(shí)別流程的步驟進(jìn)行了優(yōu)化,包括將信號(hào)的雙譜... 

【文章來(lái)源】：中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院國(guó)家授時(shí)中心)陜西省

【文章頁(yè)數(shù)】：111 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

GPU的內(nèi)存結(jié)構(gòu)

信號(hào)細(xì)微特征降維優(yōu)化及 GPU 并行優(yōu)化+*3 1 2 1 2( , )= ( ) ( + ) ( + )dxC x t x t x t t (2.23)連續(xù)信號(hào) x ( t )的雙譜表示為：1 2 3 1 2 1 1 2 21 2( , ) ( , )exp( j( ))d dxB f f C f f (2.24)對(duì)于一個(gè)離散時(shí)間能量有限的確定信號(hào),將雙譜定義為：( ) ( ) ( ) ( )*1 2 1 2 1 2B f ,f X f X f X f f(2.25)X ( f )為信號(hào)序列 x ( t )的離散傅里葉變換，( )1 2B f ,f 為雙譜變換的結(jié)果。仿真了四種調(diào)制方式基帶信號(hào)，所有仿真基帶信號(hào)碼頻率、碼相位與采樣率完全相同，雙譜變換結(jié)果如下圖

信號(hào)細(xì)微特征降維優(yōu)化及 GPU 并行優(yōu)化+*3 1 2 1 2( , )= ( ) ( + ) ( + )dxC x t x t x t t (2.23)連續(xù)信號(hào) x ( t )的雙譜表示為：1 2 3 1 2 1 1 2 21 2( , ) ( , )exp( j( ))d dxB f f C f f (2.24)對(duì)于一個(gè)離散時(shí)間能量有限的確定信號(hào),將雙譜定義為：( ) ( ) ( ) ( )*1 2 1 2 1 2B f ,f X f X f X f f(2.25)X ( f )為信號(hào)序列 x ( t )的離散傅里葉變換，( )1 2B f ,f 為雙譜變換的結(jié)果。仿真了四種調(diào)制方式基帶信號(hào)，所有仿真基帶信號(hào)碼頻率、碼相位與采樣率完全相同，雙譜變換結(jié)果如下圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]深度學(xué)習(xí)中的自編碼器的表達(dá)能力研究[J]. 王雅思,姚鴻勛,孫曉帥,許鵬飛,趙思成.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2015(09)
[2]一維數(shù)字信號(hào)分形維數(shù)估計(jì)算法研究[J]. 曾巒,樊桂花.  科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào). 2009(23)
[3]基于雙譜分析的雷達(dá)輻射源個(gè)體特征提取[J]. 陳昌孝,何明浩,朱元清,王廣學(xué).  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2008(06)
[4]基于前導(dǎo)碼的WLAN 802.11b頻偏估計(jì)算法[J]. 方晗,繆蔚,洪志良.  電路與系統(tǒng)學(xué)報(bào). 2007(03)
[5]雷達(dá)輻射源信號(hào)脈內(nèi)特征分析[J]. 張葛祥,胡來(lái)招,金煒東.  紅外與毫米波學(xué)報(bào). 2004(06)
[6]ABPSK原理及實(shí)現(xiàn)[J]. 胡鐵喬.  中國(guó)民航學(xué)院學(xué)報(bào). 1999(01)

博士論文
[1]基于信號(hào)指紋的通信輻射源個(gè)體識(shí)別技術(shù)研究[D]. 徐書(shū)華.華中科技大學(xué) 2007



本文編號(hào)：3501554