【摘要】：復雜電磁環(huán)境和無用頻先驗知識條件下有效檢測電磁頻譜異常使用信息,是無線電監(jiān)測和電磁環(huán)境評估等領域的重要難題.本文基于時間序列分析理論,通過構建反映有限頻譜占用度序列動態(tài)依存關系且包含頻譜異常值的時序模型,實現(xiàn)對無線電頻譜異常的自主檢測和穩(wěn)健估計.研究結果表明,該方法無需用頻數(shù)據(jù)庫或無線電監(jiān)測歷史數(shù)據(jù)支持,能夠有效識別典型頻譜異常類型、發(fā)生時間以及異常影響強度等信息;同時通過對頻譜占用度時序模型的穩(wěn)健估計,能夠顯著降低模型擬合誤差,提高模型對外部干擾環(huán)境的適應性和魯棒性.
[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】： 北京航空航天大學電子信息工程學院;
【基金】：國家重點基礎研究發(fā)展規(guī)劃(973計劃)項目(No.2010CB731801) 國家自然科學基金(No.61371007)
【分類號】：TN98

【參考文獻】

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本文編號：2172607