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通信干擾樣式識(shí)別與參數(shù)估計(jì)算法研究

發(fā)布時(shí)間:2020-10-10 04:41
   作為無線通信對(duì)抗系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù),通信干擾信號(hào)的檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)扮演著越來越重要的作用,在實(shí)際應(yīng)用中有著迫切的需求。基于此研究背景,本文以通信干擾信號(hào)的檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)為切入點(diǎn)進(jìn)行研究,針對(duì)干擾信號(hào)的檢測(cè)算法、參數(shù)估計(jì)和樣式識(shí)別三個(gè)層次的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了分析與探索。首先,本文對(duì)現(xiàn)有的兩種干擾檢測(cè)算法CME、FCME算法進(jìn)行分析。針對(duì)現(xiàn)有方案中對(duì)非空閑帶干擾檢測(cè)考慮不足的問題,設(shè)計(jì)了一種適用于非空閑帶的干擾檢測(cè)改進(jìn)方案,通過對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行頻域分塊處理的方法,對(duì)信號(hào)的通帶與過渡帶分別進(jìn)行干擾存在性檢測(cè)。仿真結(jié)果表明,在相同條件下,本文方法比現(xiàn)有方法表現(xiàn)出更優(yōu)的檢測(cè)性能,且適用范圍更廣。其次,本文對(duì)干擾信號(hào)的關(guān)鍵參數(shù),包括干擾中心頻率,干擾帶寬進(jìn)行估計(jì)。針對(duì)干擾信號(hào)功率譜毛刺過多,起伏變化大的問題,采用先對(duì)功率譜進(jìn)行降噪平滑,再進(jìn)行參數(shù)估計(jì)的方式,從而能夠獲得更好的估計(jì)精度。本文基于EMD算法去除高頻分量保留低頻分量進(jìn)行分解重構(gòu)的思想,運(yùn)用低通濾波降噪法,直接在功率譜域進(jìn)行濾波降噪處理,從而獲得平滑的功率譜。接著給出基于頻域分析的干擾信號(hào)參數(shù)估計(jì)方法,仿真結(jié)果表明,本文方法在低干噪比下表現(xiàn)出良好的估計(jì)精度,而且性能穩(wěn)定,復(fù)雜度低。最后,對(duì)于通信干擾信號(hào)的樣式識(shí)別方法,本文采用統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別的方法,對(duì)通信系統(tǒng)中六種典型的干擾信號(hào)包括單頻干擾、多頻干擾、掃頻干擾、射頻噪聲干擾、噪聲調(diào)幅干擾、噪聲調(diào)頻干擾進(jìn)行分類識(shí)別。首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,隨后分別在時(shí)域、頻域提取干擾信號(hào)共九個(gè)特征參數(shù),并通過仿真分析各個(gè)特征參數(shù)隨干噪比的變化趨勢(shì)。同時(shí)研究了傳統(tǒng)的決策樹與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法原理,并分別建模給出干擾信號(hào)的識(shí)別方案。針對(duì)決策樹方法性能容易受閾值的影響,以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度高,參數(shù)設(shè)置無理論依據(jù)的缺陷,本文采用XGBoost算法與貝葉斯優(yōu)化算法結(jié)合的方法,利用XGBoost算法訓(xùn)練模型,采用貝葉斯優(yōu)化對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,相比傳統(tǒng)的參數(shù)組合搜索方法,貝葉斯優(yōu)化算法能更快找到全局最優(yōu)參數(shù)組合。通過仿真表明,相比決策樹與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),本文方法在低干噪比下表現(xiàn)出更好的識(shí)別性能,而且在小數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)穩(wěn)定,復(fù)雜度低。
【學(xué)位單位】:西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位年份】:2019
【中圖分類】:TN975
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
符號(hào)對(duì)照表
縮略語(yǔ)對(duì)照表
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排
第二章 通信干擾識(shí)別系統(tǒng)
    2.1 干擾系統(tǒng)概述
        2.1.1 通信干擾的特點(diǎn)
        2.1.2 通信干擾的過程
        2.1.3 干擾效果的評(píng)價(jià)方式
    2.2 干擾信號(hào)模型
        2.2.1 音頻干擾
        2.2.2 掃頻干擾
        2.2.3 噪聲調(diào)制干擾
    2.3 干擾識(shí)別系統(tǒng)
    2.4 本章小節(jié)
第三章 干擾檢測(cè)與參數(shù)估計(jì)
    3.1 干擾檢測(cè)基本理論
        3.1.1 干擾檢測(cè)技術(shù)原理
        3.1.2 干擾檢測(cè)影響因素
    3.2 干擾檢測(cè)算法
        3.2.1 CME檢測(cè)算法
        3.2.2 FCME檢測(cè)算法
        3.2.3 本文改進(jìn)的算法
        3.2.4 仿真分析
    3.3 干擾參數(shù)估計(jì)
        3.3.1 功率譜預(yù)處理
        3.3.2 干擾中心頻率估計(jì)
        3.3.3 干擾帶寬估計(jì)
    3.4 本章小節(jié)
第四章 干擾樣式識(shí)別
    4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        4.1.1 歸一化
        4.1.2 中心化
    4.2 特征提取
        4.2.1 時(shí)域特征提取
        4.2.2 頻域特征提取
    4.3 干擾識(shí)別
        4.3.1 基于決策樹的干擾識(shí)別
        4.3.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的干擾識(shí)別
        4.3.3 基于改進(jìn)XGBoost的干擾識(shí)別
    4.4 本章小節(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 論文總結(jié)
    5.2 下一步研究方向和展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡(jiǎn)介

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本文編號(hào):2834741

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