本文關(guān)鍵詞：短波電臺(tái)特征動(dòng)態(tài)識(shí)別算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：短波通信電臺(tái)的特征識(shí)別是對(duì)信號(hào)進(jìn)行盲分析、偵查與反偵查和模式識(shí)別領(lǐng)域的一個(gè)重要研究課題。短波通信具有通信距離遠(yuǎn)、抗毀能力強(qiáng)、機(jī)動(dòng)靈活、網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)便捷等優(yōu)點(diǎn),是軍事和應(yīng)急通信的重要手段。短波信號(hào)雖然也可以用地面波的形式傳播,但此時(shí)距離受限,因此,主要依靠天波的形式傳播。由于信號(hào)的長(zhǎng)距離傳輸需要依靠不穩(wěn)定的大氣電離層反射電波進(jìn)行傳播,短波信道具有多徑傳播、時(shí)變色散、衰落嚴(yán)重、干擾復(fù)雜等特點(diǎn)。目前,隨著無(wú)線通信的飛速發(fā)展,短波頻段日益擁擠,其面臨的電磁環(huán)境不斷惡化,而面對(duì)近來(lái)日趨復(fù)雜的短波通信環(huán)境,要有效地監(jiān)視和識(shí)別不同的短波電臺(tái),關(guān)鍵在于對(duì)短波通信電臺(tái)信號(hào)特征的準(zhǔn)確地識(shí)別。本論文的研究成果主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:(1)研究了如何根據(jù)對(duì)短波電臺(tái)信號(hào)本身的特征和信道對(duì)信號(hào)影響來(lái)識(shí)別不同的短波電臺(tái)信號(hào);(2)分析了如何獲取短波電臺(tái)發(fā)射機(jī)的細(xì)微特征,其中包括雜散特征和高階統(tǒng)計(jì)量特征。根據(jù)對(duì)雜散特征識(shí)別效果的分析,高階J特征和LZC聚類法的分類效果最好,而盒維數(shù)和信息維數(shù)的效果則次之,此外高階統(tǒng)計(jì)量特征的包絡(luò)峰度也有很好的聚類效果;(3)為分析短波信道的優(yōu)劣和相關(guān)特性對(duì)信號(hào)識(shí)別的影響,研究了如何構(gòu)建一個(gè)基于Watterson模型的短波通信仿真平臺(tái),介紹了Watterson模型的原理和仿真平臺(tái)的系統(tǒng)架構(gòu),通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)分析了多普勒頻移、多徑時(shí)延和AWGN噪聲對(duì)短波信號(hào)的影響;(4)為了更好地實(shí)現(xiàn)對(duì)短波通信電臺(tái)的個(gè)體識(shí)別,本文提出了一種利用基于K近鄰估計(jì)和SVM分類器組合分類的短波信號(hào)識(shí)別算法,該算法采用模式識(shí)別領(lǐng)域先進(jìn)組合器分類算法,識(shí)別效果達(dá)到了預(yù)定的識(shí)別要求;(5)遠(yuǎn)距離的短波通信的主要傳播路徑依靠天波,但電離層是不穩(wěn)定的,具有晝夜、季節(jié)、太陽(yáng)黑子周期、經(jīng)緯度等多種變化,本文提出了一種結(jié)合VOACAP預(yù)測(cè)軟件的短波電臺(tái)特征動(dòng)態(tài)識(shí)別算法,通過(guò)測(cè)試仿真數(shù)據(jù)對(duì)相關(guān)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,使得識(shí)別系統(tǒng)能夠動(dòng)態(tài)適應(yīng)電離層的變化,維持一個(gè)較高的識(shí)別率。
【關(guān)鍵詞】：動(dòng)態(tài)識(shí)別 信號(hào)特征 SVM分類器 K近鄰估計(jì) 短波電臺(tái)
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN924
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 概述10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-15
• 1.2.1 短波電臺(tái)特征提取的現(xiàn)狀11-13
• 1.2.2 短波信道研究的現(xiàn)狀13-14
• 1.2.3 短波電臺(tái)識(shí)別分類器設(shè)計(jì)的現(xiàn)狀14-15
• 1.3 本論文的主要工作和安排15-16
• 第二章 短波電臺(tái)特征的研究16-33
• 2.1 引言16
• 2.2 短波電臺(tái)特征的構(gòu)成因素16-21
• 2.2.1 短波電臺(tái)發(fā)射機(jī)的暫態(tài)特征17
• 2.2.2 短波電臺(tái)發(fā)射機(jī)的穩(wěn)態(tài)特征17-20
• 2.2.3 短波信道的特征20-21
• 2.3 短波電臺(tái)信號(hào)的雜散特征21-30
• 2.3.1 信號(hào)包絡(luò)特征21-22
• 2.3.2 高階J特征22-25
• 2.3.3 盒維數(shù)、信息維數(shù)、LZC特征25-30
• 2.4 短波電臺(tái)信號(hào)的高階統(tǒng)計(jì)特征30-32
• 2.5 本章小結(jié)32-33
• 第三章 短波通信仿真平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)33-44
• 3.1 引言33
• 3.2 短波通信33-35
• 3.2.1 多徑傳播33-34
• 3.2.2 多普勒頻移34-35
• 3.2.3 頻譜擴(kuò)散35
• 3.2.4 信道噪聲、干擾和衰落35
• 3.3 基于Watterson模型的短波通信仿真平臺(tái)35-43
• 3.3.1 Watterson模型原理35-37
• 3.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析37-43
• 3.4 本章小結(jié)43-44
• 第四章 基于SVM的短波電臺(tái)識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)44-58
• 4.1 引言44
• 4.2 SVM分類器44-48
• 4.2.1 線性分類器44-47
• 4.2.2 非線性分類器47-48
• 4.3 Kn近鄰估計(jì)法的算法設(shè)計(jì)48-49
• 4.4 基于SVM分類器和kn近鄰估計(jì)法的識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)49-57
• 4.4.1 識(shí)別算法設(shè)計(jì)49-52
• 4.4.2 識(shí)別系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)52-55
• 4.4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析55-57
• 4.5 本章小結(jié)57-58
• 第五章 短波電臺(tái)動(dòng)態(tài)識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)58-69
• 5.1 引言58
• 5.2 動(dòng)態(tài)識(shí)別的機(jī)理58-64
• 5.2.1 電離層的基本特性58-60
• 5.2.2 VOACAP軟件預(yù)測(cè)60-64
• 5.3 短波電臺(tái)動(dòng)態(tài)識(shí)別算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)64-68
• 5.3.1 動(dòng)態(tài)識(shí)別算法設(shè)計(jì)64-65
• 5.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析65-68
• 5.4 本章小結(jié)68-69
• 總結(jié)與展望69-71
• 參考文獻(xiàn)71-75
• 英文縮寫檢索表75-76
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果76-77
• 致謝77-78
• 附表78

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