本文關(guān)鍵詞：基于信道差異和決策融合的欺騙干擾檢測(cè)識(shí)別

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【摘要】：欺騙式干擾是指干擾機(jī)發(fā)射假信號(hào),它和真實(shí)信號(hào)具有相同的參數(shù),能導(dǎo)致接收機(jī)鎖定假信號(hào),無(wú)法獲得正確的定時(shí)定位信息,從而達(dá)到欺騙的目的。相比于壓制式干擾,欺騙干擾隱蔽性更強(qiáng)、裝置更簡(jiǎn)單、更不容易被發(fā)現(xiàn),逐漸成為衛(wèi)星導(dǎo)航和雷達(dá)通信系統(tǒng)面臨的主要威脅。如何實(shí)現(xiàn)對(duì)衛(wèi)星導(dǎo)航欺騙干擾及時(shí)準(zhǔn)確的檢測(cè)成為當(dāng)前衛(wèi)星通信安全領(lǐng)域的重要問(wèn)題之一。本文分別從統(tǒng)計(jì)學(xué)理論和機(jī)器學(xué)習(xí)理論兩方面進(jìn)行欺騙干擾的檢測(cè)和識(shí)別。現(xiàn)有的欺騙干擾檢測(cè)方法忽視了衛(wèi)星信道與欺騙干擾信道之間的差異,并且沒(méi)有把決策融合的思想用于欺騙干擾識(shí)別。本文針對(duì)上述不足開(kāi)展研究,主要研究工作如下:1.介紹了衛(wèi)星導(dǎo)航抗欺騙干擾的研究背景和研究意義,分析了國(guó)內(nèi)外衛(wèi)星導(dǎo)航抗欺騙干擾的研究現(xiàn)狀,并分別對(duì)比了已有的欺騙干擾檢測(cè)算法和抑制算法的優(yōu)缺點(diǎn),闡述了國(guó)內(nèi)外決策融合算法的研究現(xiàn)狀及應(yīng)用,并總結(jié)了決策融合方法的優(yōu)點(diǎn)。2.從統(tǒng)計(jì)學(xué)理論的角度提出了基于信道統(tǒng)計(jì)特性差異的欺騙干擾檢測(cè)方法。首先介紹了干擾檢測(cè)和識(shí)別的過(guò)程,衛(wèi)星通信中的概率分布模型和描述衛(wèi)星信道的Lutz模型,然后給出了擬合優(yōu)度檢測(cè)中的Kolmogorov-Smirnov(KS)檢測(cè)、Cramer-von Mises(CVM)檢測(cè)和Anderson-Darling(AD)檢測(cè)方法步驟,最后基于擬合優(yōu)度分別對(duì)兩種狀態(tài)下的衛(wèi)星信道進(jìn)行欺騙干擾檢測(cè),實(shí)驗(yàn)證明,這種方法是可行的且是有效的。3.研究了決策融合重要基礎(chǔ)理論,首先介紹多分類(lèi)器組合的方法:串行、并行和層次級(jí)聯(lián)等,接著介紹了認(rèn)知頻譜感知中的AND準(zhǔn)則、OR準(zhǔn)則和K/N準(zhǔn)則,最后基于貝葉斯風(fēng)險(xiǎn)最小準(zhǔn)則和錯(cuò)誤最小概率準(zhǔn)則推導(dǎo)了最優(yōu)融合情況下的K和N。4.從機(jī)器學(xué)習(xí)理論角度提出了基于決策融合的欺騙干擾識(shí)別。首先對(duì)真實(shí)信號(hào)和欺騙干擾信號(hào)進(jìn)行小波系數(shù)分解和奇異值分解,并將結(jié)果作為它們的特征向量,然后基于這些特征向量分別用支持向量機(jī),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹(shù)進(jìn)行識(shí)別并將結(jié)果輸出,最后基于K/N準(zhǔn)則對(duì)三個(gè)分類(lèi)器的結(jié)果進(jìn)行決策融合,得到最終識(shí)別結(jié)果。實(shí)驗(yàn)證明,決策融合的方法能充分利用不同分類(lèi)器的優(yōu)點(diǎn),提高整體識(shí)別率和系統(tǒng)性能。
【關(guān)鍵詞】：衛(wèi)星導(dǎo)航 欺騙干擾檢測(cè) 擬合優(yōu)度檢測(cè) 特征提取 分類(lèi)識(shí)別 決策融合
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TN972.3
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-21
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 衛(wèi)星導(dǎo)航欺騙干擾識(shí)別研究現(xiàn)狀11-19
• 1.2.1 國(guó)內(nèi)外欺騙干擾研究現(xiàn)狀11-16
• 1.2.1.1 衛(wèi)星導(dǎo)航接收機(jī)的干擾分類(lèi)11-12
• 1.2.1.2 國(guó)內(nèi)外欺騙干擾研究現(xiàn)狀12-16
• 1.2.2 決策融合技術(shù)研究現(xiàn)狀16-19
• 1.3 本文工作及章節(jié)安排19-21
• 第2章 基于信道差異的欺騙干擾檢測(cè)21-33
• 2.1 干擾檢測(cè)和識(shí)別21
• 2.2 衛(wèi)星通信中的概率分布模型21-24
• 2.2.1 Gaussian分布21-22
• 2.2.2 Rice分布22-23
• 2.2.3 Rayleigh分布23
• 2.2.4 Lognormal分布23-24
• 2.3 Lutz模型24-25
• 2.4 基于擬合優(yōu)度的欺騙干擾檢測(cè)25-32
• 2.4.1 KS檢測(cè)的算法步驟27
• 2.4.2 CVM檢測(cè)的算法步驟27-28
• 2.4.3 AD檢測(cè)的算法步驟28
• 2.4.4 性能分析及仿真28-32
• 2.5 本章小結(jié)32-33
• 第3章 決策融合33-42
• 3.1 多分類(lèi)器組合方法33-37
• 3.1.1 串行組合33
• 3.1.2 并行組合33-37
• 3.1.3 層次級(jí)聯(lián)37
• 3.2 K/N準(zhǔn)則37-41
• 3.2.1 AND準(zhǔn)則38
• 3.2.2 OR準(zhǔn)則38-39
• 3.2.3 K out of N準(zhǔn)則39-40
• 3.2.4 K/N準(zhǔn)則優(yōu)化40-41
• 3.3 本章小結(jié)41-42
• 第4章 基于決策融合的欺騙干擾識(shí)別42-60
• 4.1 基于小波奇異值的特征提取42-44
• 4.1.1 小波變換42-43
• 4.1.2 奇異值分解43-44
• 4.2 支持向量機(jī)44-48
• 4.2.1 線性可分支持向量機(jī)44-46
• 4.2.2 線性不可分支持向量機(jī)46
• 4.2.3 非線性支持向量機(jī)46-48
• 4.3 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)48-52
• 4.3.1 貝葉斯判決理論48-49
• 4.3.2 Parzen窗49
• 4.3.3 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)49-50
• 4.3.4 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法50-52
• 4.4 決策樹(shù)52-55
• 4.4.1 樹(shù)的生成52-53
• 4.4.2 樹(shù)的剪枝53
• 4.4.3 常用算法53-55
• 4.5 性能分析及仿真55-59
• 4.5.1 性能評(píng)價(jià)指標(biāo)55-56
• 4.5.2 仿真實(shí)驗(yàn)56-59
• 4.6 本章小結(jié)59-60
• 第5章 總結(jié)與展望60-61
• 致謝61-62
• 參考文獻(xiàn)62-67
• 附錄67

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：567260