發(fā)布時間：2018-01-20 13:22

  本文關鍵詞： 個體特征 希爾伯特-黃變換 分形維數(shù) 分類器　出處：《西安電子科技大學》2014年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：通信電臺個體識別技術(shù)作為通信對抗領域的一個重要研究課題,受到國內(nèi)外研究者的廣泛關注。由于不同電臺內(nèi)部器件的細微差異,導致其以幅度、頻率和相位的表現(xiàn)形式附加在發(fā)射信號上。電臺個體識別技術(shù)就是通過從截獲信號中提取能表征電臺身份的特征信息,判斷信號來自哪一個電臺,從而實現(xiàn)對電臺的分析,跟蹤,定位以及精確打擊。本文在深入分析電臺個體特征的產(chǎn)生機理之后,針對電臺在穩(wěn)態(tài)情況下,采用基于希爾伯特-黃變換(HHT)邊際譜的分形特征方法提取信號在頻率方面表現(xiàn)出的個體特征。該方法首先采用基于經(jīng)驗模態(tài)分解(EMD)的希爾伯特-黃變換(HHT)算法提取信號的邊際譜,然后采用分形維數(shù)提取邊際譜中附帶的特征信息。該方法能夠較好的解決現(xiàn)有的譜對稱算法中存在的特征點分布聚集度較差以及精度不高,時效性較差等問題。實驗結(jié)果表明采用基于希爾伯特-黃變換(HHT)邊際譜的分形特征方法能夠獲得良好的特征點聚集性。當邊際譜的分辨率降低時,仍然能夠達到較好地識別效果,并且能夠在一定程度上提高算法的時效性。最后,本文采用了基于OAO算法的多類別支撐向量機分類器對提取的特征向量進行分類,實驗結(jié)果證明該分類器能夠達到較好的效果。
[Abstract]:As an important research topic in the field of communication countermeasure, individual identification technology of communication radio station has been widely concerned by researchers at home and abroad. Due to the subtle differences in internal devices of different radio stations, it is caused by the amplitude. The expression of frequency and phase is attached to the transmitted signal. The individual identification technology of the radio station is to extract the characteristic information which can represent the identity of the station from the intercepted signal to determine which station the signal comes from. In order to achieve the radio analysis, tracking, positioning and accurate attack. In this paper, after in-depth analysis of the radio station individual characteristics of the mechanism, the radio station in the steady state. A fractal feature method based on Hilbert-Huang transform (HHT) marginal spectrum is used to extract the individual characteristics of signals in frequency. The method is based on empirical mode decomposition (EMD). The Hilbert-Huang transform (HHT) algorithm extracts the marginal spectrum of the signal. Then the fractal dimension is used to extract the feature information attached to the marginal spectrum. This method can solve the problem of poor clustering degree and low accuracy of the existing spectral symmetry algorithm. The experimental results show that the fractal feature method based on Hilbert-Huang transform (HHT) marginal spectrum can obtain good feature point aggregation when the resolution of the marginal spectrum is reduced. Still can achieve a better recognition effect, and to a certain extent can improve the timeliness of the algorithm. Finally. In this paper, a multi-class support vector machine classifier based on OAO algorithm is used to classify the extracted feature vectors. The experimental results show that the proposed classifier can achieve good results.
【學位授予單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TN975

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本文編號：1448334