【摘要】：在實際電磁頻譜入侵信號檢測場景中,很難獲得大量的入侵信號樣本以及入侵信號的先驗知識。但是,傳統(tǒng)的電磁頻譜入侵信號檢測技術(shù)相關(guān)研究多是對入侵信號具有較好先驗基礎(chǔ),然后利用多分類算法對入侵行為中的干擾信號類型進(jìn)行識別。因此,針對上述問題,本文主要研究方向為在入侵信號先驗知識較少的條件下,研究電磁頻譜入侵信號檢測技術(shù)及方法。本文主要貢獻(xiàn)在于對電磁頻譜入侵信號進(jìn)行了定義的基礎(chǔ)上,提出了三種利用不同電磁頻譜信息的入侵信號檢測算法,能夠較高效地實現(xiàn)電磁頻譜入侵信號檢測。論文的主要工作內(nèi)容包括以下四個方面:1.定義了電磁頻譜入侵信號,解決了缺少數(shù)據(jù)集的問題。通過查閱文獻(xiàn)、對比分析,對電磁頻譜入侵行為進(jìn)行了定義,明確了入侵信號和干擾信號的區(qū)別和聯(lián)系;構(gòu)建了自動化的電磁信號數(shù)據(jù)集獲取流程,使用較為先進(jìn)的設(shè)備采集電磁頻譜數(shù)據(jù);通過噪聲消除和信號檢測技術(shù)對信號頻譜數(shù)據(jù)進(jìn)行提取,為后續(xù)研究提供數(shù)據(jù)支持。2.提出基于可變r位不連續(xù)匹配規(guī)則的人工免疫算法。針對信號參數(shù)的波動帶來的虛警和漏警的問題,提出了可變r位不連續(xù)匹配規(guī)則,對其優(yōu)勢進(jìn)行了仿真和理論分析;設(shè)計了改進(jìn)后的人工免疫算法,添加了為每個檢測器設(shè)定自適應(yīng)參數(shù)區(qū)間矩陣和檢測門限的細(xì)化訓(xùn)練過程,減少了檢測漏洞;對特征進(jìn)行了選擇并通過實驗對改進(jìn)后算法的性能進(jìn)行了評估和分析。3.提出基于信號波動特性的電磁頻譜入侵信號檢測。針對目前電子對抗中具有欺騙目的的入侵信號與合法信號參數(shù)相似,難以利用典型信號特征來實現(xiàn)入侵檢測的問題,提出了信號波動特性這一特征;使用概率質(zhì)量函數(shù)對信號波動特性進(jìn)行描述作為新的信號特征,并使用KL散度來對不同信號之間該特征的差異進(jìn)行度量,設(shè)計了基于信號波動特性的差異程度來對入侵信號進(jìn)行檢測的算法;通過無線電設(shè)備信號入侵廣播頻段這一真實入侵場景,分析了利用信號波動特性進(jìn)行入侵信號檢測的可行性,并驗證了算法的有效性。4.提出基于功率熵的電磁頻譜入侵信號檢測。針對隱藏在噪聲中的小功率入侵信號難以檢測的問題,對頻譜信息進(jìn)一步挖掘提出了利用功率熵作為新的特征進(jìn)行入侵信號檢測的想法;提出了使用OcSVM對信號頻譜的功率熵曲線進(jìn)行學(xué)習(xí)來檢測入侵信號的算法;設(shè)計了擴頻信號入侵FM、QPSK、16QAM信號所在頻段的三種實驗場景,對算法的可行性和有效性進(jìn)行了分析驗證。
【圖文】：

頻率／Ｈｚ邐ｘ１０８逡逑圖２－４：邋８０ＭＨｚ－１０８ＭＨｚ頻段的頻譜跡線逡逑以圖２－４為例，在用戶圖形界面將頻率分辨率設(shè)為ｌＫＨｚ，則８０ＭＨｚ－１０８ＭＨｚ逡逑頻段對應(yīng)２８０００個采樣點，每個采樣點對應(yīng)該頻點處的幅值，ＢＢ６０設(shè)備采集到逡逑的頻譜跡線即為一個１＊２８０００的幅值序列。當(dāng)采集ｎ個時刻的頻譜跡線后，得到逡逑的頻譜數(shù)據(jù)即為一個ｎ＊２８０００的幅值矩陣。逡逑２．邋３．邋２噪聲消除及信號頻譜數(shù)據(jù)提取逡逑１１逡逑

功率譜噪聲基底估計方法，為了在色噪聲信道下檢測窄帶信號，由于該算法具有逡逑良好的自反饋特性，后來被應(yīng)用于圖像處理研究中背景噪聲的估計［３９］。其原理逡逑如圖２－５所示：逡逑Ｐ（ｋ）廣 ＜Ｐ（ｋ）邐0（ｋ＞邐Ｔ（ｋ）逡逑—ａ）￣￣＾邋ｍｎｌ邋—Ｋ）——＂逡逑Ｔ（ｋ－Ｄ邐Ｔ（ｋ－ｌ）邐丨邋１：Ｚ逡逑圖２－５：非線性自回歸平滑濾波法逡逑２．３．１中懫集到的一條頻譜跡線即為一個幅值序列，將其記為Ｐ（ｆｃ），，對應(yīng)的逡逑噪聲基底估計值序列記為Ｔ（／0，ＭＮＬ是一個無記憶非線性系統(tǒng)，將當(dāng)前頻譜幅值逡逑與前一個噪聲基底估計值的差值＊ｐ（ｆｃ）和預(yù)先設(shè)定的閾值ｒ進(jìn)行比較，不同的比較逡逑結(jié)果對應(yīng)不同的（Ｔ（／0的輸出結(jié)果，ａ（／ｃ）為分段函數(shù)，當(dāng)前的噪聲基底估計值為前逡逑一個噪聲基底估計值和（７（／ｃ）輸出結(jié)果的和，具體涉及公式如２－２，邋２－３，邋２－４所示，逡逑Ｓｇｎ是符號函數(shù)，當(dāng)Ｘ為負(fù)數(shù)時輸出－１，當(dāng)Ｘ為非負(fù)數(shù)時，輸出１。逡逑Ｔ（ｋ）邋＝邋Ｔ〔ｋ邋－邋１）邋＋邋ａ〔ｋ）邐（２－２）逡逑（ｐ｛ｋ）邋＝邋Ｐ｛ｋ）邋－邋Ｔ｛ｋ邋－邋１）邐（２－３）逡逑＼ｃｐ｛ｋ）＼邋＜ｒ逡逑°邐＊邋ｓｇｎ［（ｐ（ｋ）），邋ｅｌｓｅ逡逑Ｓｇｎ｛ｘ）邋＝邋｛－＾邋Ｘｘ邋＜邋°邐（２－５）逡逑非線性自回歸平滑濾波算法的核心思想：待估計噪聲基底頻段的頻譜幅值起逡逑伏波動的變化較小時
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TN911.23

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本文編號：2630675