本文選題：衛(wèi)星導(dǎo)航 + 高階累積量　； 參考：《系統(tǒng)工程與電子技術(shù)》2014年02期

【摘要】：根據(jù)衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)干擾識(shí)別特點(diǎn)與高階累積量對(duì)高斯噪聲的抑制作用,提出了一種基于干擾四階及六階累積量的特征識(shí)別算法,分析了在不同干噪比下不同干擾信號(hào)的特征區(qū)間分布。根據(jù)在相同識(shí)別特征下不同干擾信號(hào)的分離度,設(shè)計(jì)了一種基于高階累積量的樹形干擾識(shí)別分類器。仿真試驗(yàn)結(jié)果表明,當(dāng)干噪比達(dá)到5dB時(shí),識(shí)別分類器對(duì)9種干擾信號(hào)的識(shí)別率均達(dá)到100%,并且受干噪比變化影響較小,試驗(yàn)驗(yàn)證了其良好的分類識(shí)別性能。
[Abstract]:According to the characteristics of satellite navigation system interference identification and the effect of high order cumulants on Gao Si noise, a feature recognition algorithm based on fourth and sixth order cumulants of interference is proposed. The characteristic interval distribution of different interference signals under different dry noise ratio is analyzed. According to the separation degree of different interference signals under the same recognition characteristics, a tree interference recognition classifier based on high-order cumulants is designed. The simulation results show that when the dry noise ratio reaches 5dB, the recognition rate of the recognition classifier for all 9 kinds of interference signals is 100, and it is less affected by the change of the dry noise ratio. The experimental results show that the classification and recognition performance of the classifier is good.
【作者單位】： 中國電子科技集團(tuán)公司第54研究所;河北省衛(wèi)星導(dǎo)航技術(shù)與裝備工程技術(shù)研究中心;
【基金】：“十二五”國家科技支撐計(jì)劃(2011BAH24B04)資助課題
【分類號(hào)】：TN967.1

【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1905499