基于時(shí)間序列分析的頻譜異常自主檢測(cè)和穩(wěn)健估計(jì)方法
[Abstract]:It is an important problem in the fields of radio monitoring and electromagnetic environment assessment to effectively detect the abnormal use information of electromagnetic spectrum under the condition of complex electromagnetic environment and prior knowledge of useless frequency. Based on the theory of time series analysis, this paper constructs a time series model which reflects the dynamic dependence of the finite spectrum occupancy and contains the spectrum outliers, and realizes the autonomous detection and robust estimation of the radio spectrum anomalies. The research results show that the method can effectively identify the typical spectrum anomaly type, occurrence time and the intensity of abnormal influence without using frequency database or radio monitoring historical data. At the same time, through the robust estimation of the time series model of spectrum occupancy, the model fitting error can be significantly reduced, and the adaptability and robustness of the model to the external interference environment can be improved.
【作者單位】: 北京航空航天大學(xué)電子信息工程學(xué)院;
【基金】:國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展規(guī)劃(973計(jì)劃)項(xiàng)目(No.2010CB731801) 國家自然科學(xué)基金(No.61371007)
【分類號(hào)】:TN98
【參考文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):2172607
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