本文關(guān)鍵詞： 變換域通信系統(tǒng) 干擾分類識別 信號特征空間 支持向量機　出處：《系統(tǒng)工程與電子技術(shù)》2017年09期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對變換域通信系統(tǒng)中干擾信號的分類識別問題,提出了一種基于信號特征空間的支持向量機(signal feature space-support vector machine,SF-SVM)干擾分類算法。首先,基于干擾信號模型和信號空間理論對干擾信號進(jìn)行特征提取,并建立信號特征空間,進(jìn)而針對二分類和多分類問題提出了SF-SVM分類算法,設(shè)計了干擾信號的多分類識別器。仿真結(jié)果表明,與干擾信號的傳統(tǒng)分類算法相比,SF-SVM不僅提高了分類精度,而且縮短了訓(xùn)練時間;設(shè)計的多分類識別器在信噪比達(dá)到8dB時,對6種干擾信號識別性能及對變換域通信系統(tǒng)性能都有所提升。
[Abstract]:This paper aims at the classification and identification of interference signals in transform domain communication systems. A signal feature space-support vector machine based on signal feature space is proposed. The interference classification algorithm of SF-SVM. Firstly, based on the interference signal model and signal space theory, the feature extraction of interference signal is carried out, and the signal feature space is established. Then, the SF-SVM classification algorithm is proposed for two-classification and multi-classification problems, and a multi-classification recognizer for jamming signal is designed. The simulation results show that the algorithm is compared with the traditional classification algorithm of interference signal. SF-SVM not only improves the classification accuracy, but also shortens the training time. When the signal-to-noise ratio (SNR) of the multi-class recognizer is up to 8dB, the performance of the proposed multi-class recognizer can improve the performance of 6 kinds of interference signals and the communication system in transform domain.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)信息與導(dǎo)航學(xué)院;中國電子科技集團公司航天信息應(yīng)用技術(shù)重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61401499) 新技術(shù)研究高校合作項目(KX162600022)資助課題
【分類號】：TN911.4;TN914
【正文快照】： 0引言變換域通信系統(tǒng)(transform domain communicationsystem,TDCS)利用在優(yōu)選的變換域內(nèi)構(gòu)造與干擾信號正交的基函數(shù)實現(xiàn)干擾抑制,其優(yōu)良的抗干擾、抗截獲性能得到廣泛關(guān)注[1],干擾的分類識別是制約TDCS抗干擾能力的重要因素。由于單一變換域技術(shù)只能針對性應(yīng)對一種干擾,干擾

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