本文關(guān)鍵詞：一種數(shù)字傳輸電臺的個體識別方法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：通信電臺的個體識別技術(shù)是通信對抗領(lǐng)域的一個重要課題,近年來受到國內(nèi)外研究機構(gòu)的廣泛關(guān)注。由于電臺內(nèi)部元器件的差異會引起發(fā)射的通信信號存在細微差異,個體識別技術(shù)可以通過提取這些能夠表征通信源身份的個體特征信息,來識別信號的來源歸屬電臺,進而實現(xiàn)對敵方目標的精確打擊。本文首先分析了電臺個體特征的形成原因和電臺實際信號表示方式。針對在實際通信中廣泛應(yīng)用的多模式數(shù)字傳輸電臺,分析了其在不同調(diào)制方式情況下個體特征存在的變化差異。針對現(xiàn)有個體識別算法在調(diào)制方式發(fā)生改變時無法提取到穩(wěn)定個體特征的情況,首次將調(diào)制方式識別引入到個體識別領(lǐng)域:提出了針對發(fā)射不同調(diào)制方式信號的電臺,從頻域和時域提取不同的特征信息,較好地解決了電臺多模式工作下的識別問題。當待識別的電臺工作在QAM等通過時域幅值信息攜帶消息的調(diào)制方式下,本文提取電臺在頻域所表征出的瞬時個體特征。首先采用總體平均經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EEMD)法將信號分解成只含有單一頻率分量經(jīng)驗?zāi)B(tài)函數(shù)(IMFs)并求其矩陣的奇異值重心,同時對分解得到的IMFs進行Hilbert變化得到信號的瞬時頻率并求其分形維數(shù)特征。通過上述兩個頻域瞬時特征,能夠?qū)Σ煌娕_實現(xiàn)分類識別。對比現(xiàn)有的頻域譜對稱算法、瞬時頻率算法,該方法很好地解決了其特征計算精度低、分類界限不明顯等問題,使得分類效果在低信噪比情況下有了明顯提高。當待識別的電臺工作在FSK、MSK等通過頻域信息攜帶消息的調(diào)制方式下,本文提取信號在時域所表征出的個體特征。首先利用正交分量重構(gòu)法計算時域信號包絡(luò),隨后引入峭度指標和裕度指標,量化描述時域信號包絡(luò)的變化情況。通過和現(xiàn)有的時域高階個體特征對比,該方法降低了計算的復(fù)雜度并在低信噪比情況下提取到的特征分類界限更加明顯。最后,通過支持向量機對本文方法提取的個體特征進行了識別分類,仿真及實測結(jié)果驗證了本文特征提取方法及分類器的設(shè)計能夠獲得較好的識別效果,滿足了項目的指標要求。
【關(guān)鍵詞】：個體特征 瞬時頻率 時域包絡(luò) 分類器
【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】：2015
【分類號】：TN975
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 符號對照表10-11
• 縮略語對照表11-14
• 第一章 緒論14-18
• 1.1 研究背景14-15
• 1.2 研究現(xiàn)狀15-16
• 1.3 本文的主要工作和結(jié)構(gòu)安排16-18
• 第二章 個體特征成因和相關(guān)理論18-28
• 2.1 信號源個體特征成因18-22
• 2.1.1 個體特征概述18-19
• 2.1.2 暫態(tài)特征成因19-20
• 2.1.3 穩(wěn)態(tài)特征成因20-21
• 2.1.4 電子噪聲特性21-22
• 2.2 實際電臺信號的表示22-23
• 2.3 數(shù)字傳輸電臺簡介23-24
• 2.3.1 基本結(jié)構(gòu)和工作原理23-24
• 2.3.2 數(shù)字電臺常用調(diào)制方式24
• 2.4 調(diào)制方式對電臺個體特征的影響24-26
• 2.5 本章小結(jié)26-28
• 第三章 數(shù)字傳輸電臺頻域特征提取28-44
• 3.1 解析信號理論28-29
• 3.2 總體平均經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解29-33
• 3.2.1 本征模態(tài)函數(shù)29-30
• 3.2.2 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解30-31
• 3.2.3 總體平均經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解31-33
• 3.3 基于Hilbert變化的瞬時頻率33-35
• 3.3.1 相位求導法34
• 3.3.2 基于Hilbert變化的瞬時頻率34-35
• 3.4 個體特征的量化描述35-37
• 3.4.1 IMFs的奇異值重心35-36
• 3.4.2 瞬時頻率的分形維數(shù)36-37
• 3.5 特征提取結(jié)果分析37-42
• 3.5.1 譜對稱算法對比分析37-39
• 3.5.2 瞬時頻率特征對比分析39-40
• 3.5.3 本文算法頻域特征提取結(jié)果40-42
• 3.6 本章小結(jié)42-44
• 第四章 數(shù)字傳輸電臺時域特征提取44-52
• 4.1 包絡(luò)提取方法44-47
• 4.1.1 基于定義的極值法44
• 4.1.2 Hilbert變換法44-45
• 4.1.3 基于正交分量重構(gòu)的包絡(luò)提取方法45-47
• 4.2 時域包絡(luò)特征的量化描述47
• 4.3 特征提取結(jié)果分析47-50
• 4.3.1 R-J特征對比分析47-49
• 4.3.2 本文算法時域特征提取結(jié)果49-50
• 4.4 本章小結(jié)50-52
• 第五章 分類器和實驗結(jié)果52-58
• 5.1 分類器選擇52-55
• 5.1.1 機器學習理論52
• 5.1.2 最近鄰分類器52-53
• 5.1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器53
• 5.1.4 支持向量機53-55
• 5.2 識別結(jié)果統(tǒng)計分析55-56
• 5.3 本章小結(jié)56-58
• 第六章 總結(jié)與展望58-60
• 參考文獻60-64
• 致謝64-66
• 作者簡介66-67

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