發(fā)布時(shí)間：2017-06-07 11:01

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

【摘要】：通信電臺(tái)的個(gè)體識(shí)別技術(shù)是通信對(duì)抗領(lǐng)域的一個(gè)重要課題,近年來受到國(guó)內(nèi)外研究機(jī)構(gòu)的廣泛關(guān)注。由于電臺(tái)內(nèi)部元器件的差異會(huì)引起發(fā)射的通信信號(hào)存在細(xì)微差異,個(gè)體識(shí)別技術(shù)可以通過提取這些能夠表征通信源身份的個(gè)體特征信息,來識(shí)別信號(hào)的來源歸屬電臺(tái),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)敵方目標(biāo)的精確打擊。本文首先分析了電臺(tái)個(gè)體特征的形成原因和電臺(tái)實(shí)際信號(hào)表示方式。針對(duì)在實(shí)際通信中廣泛應(yīng)用的多模式數(shù)字傳輸電臺(tái),分析了其在不同調(diào)制方式情況下個(gè)體特征存在的變化差異。針對(duì)現(xiàn)有個(gè)體識(shí)別算法在調(diào)制方式發(fā)生改變時(shí)無法提取到穩(wěn)定個(gè)體特征的情況,首次將調(diào)制方式識(shí)別引入到個(gè)體識(shí)別領(lǐng)域:提出了針對(duì)發(fā)射不同調(diào)制方式信號(hào)的電臺(tái),從頻域和時(shí)域提取不同的特征信息,較好地解決了電臺(tái)多模式工作下的識(shí)別問題。當(dāng)待識(shí)別的電臺(tái)工作在QAM等通過時(shí)域幅值信息攜帶消息的調(diào)制方式下,本文提取電臺(tái)在頻域所表征出的瞬時(shí)個(gè)體特征。首先采用總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)法將信號(hào)分解成只含有單一頻率分量經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)函數(shù)(IMFs)并求其矩陣的奇異值重心,同時(shí)對(duì)分解得到的IMFs進(jìn)行Hilbert變化得到信號(hào)的瞬時(shí)頻率并求其分形維數(shù)特征。通過上述兩個(gè)頻域瞬時(shí)特征,能夠?qū)Σ煌娕_(tái)實(shí)現(xiàn)分類識(shí)別。對(duì)比現(xiàn)有的頻域譜對(duì)稱算法、瞬時(shí)頻率算法,該方法很好地解決了其特征計(jì)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(dāng)待識(shí)別的電臺(tái)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(hào)在時(shí)域所表征出的個(gè)體特征。首先利用正交分量重構(gòu)法計(jì)算時(shí)域信號(hào)包絡(luò),隨后引入峭度指標(biāo)和裕度指標(biāo),量化描述時(shí)域信號(hào)包絡(luò)的變化情況。通過和現(xiàn)有的時(shí)域高階個(gè)體特征對(duì)比,該方法降低了計(jì)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(jī)對(duì)本文方法提取的個(gè)體特征進(jìn)行了識(shí)別分類,仿真及實(shí)測(cè)結(jié)果驗(yàn)證了本文特征提取方法及分類器的設(shè)計(jì)能夠獲得較好的識(shí)別效果,滿足了項(xiàng)目的指標(biāo)要求。
【關(guān)鍵詞】：個(gè)體特征 瞬時(shí)頻率 時(shí)域包絡(luò) 分類器
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN975
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 符號(hào)對(duì)照表10-11
• 縮略語對(duì)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(gè)體特征成因和相關(guān)理論18-28
• 2.1 信號(hào)源個(gè)體特征成因18-22
• 2.1.1 個(gè)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(shí)際電臺(tái)信號(hào)的表示22-23
• 2.3 數(shù)字傳輸電臺(tái)簡(jiǎn)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(tái)常用調(diào)制方式24
• 2.4 調(diào)制方式對(duì)電臺(tái)個(gè)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(tái)頻域特征提取28-44
• 3.1 解析信號(hào)理論28-29
• 3.2 總體平均經(jīng)驗(yàn)?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(yàn)?zāi)B(tài)分解30-31
• 3.2.3 總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解31-33
• 3.3 基于Hilbert變化的瞬時(shí)頻率33-35
• 3.3.1 相位求導(dǎo)法34
• 3.3.2 基于Hilbert變化的瞬時(shí)頻率34-35
• 3.4 個(gè)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(shí)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(duì)稱算法對(duì)比分析37-39
• 3.5.2 瞬時(shí)頻率特征對(duì)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(tái)時(shí)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(shí)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(duì)比分析47-49
• 4.3.2 本文算法時(shí)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(shí)驗(yàn)結(jié)果52-58
• 5.1 分類器選擇52-55
• 5.1.1 機(jī)器學(xué)習(xí)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(jī)53-55
• 5.2 識(shí)別結(jié)果統(tǒng)計(jì)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(xiàn)60-64
• 致謝64-66
• 作者簡(jiǎn)介66-67

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