隨著通信技術(shù)的飛速發(fā)展,通信設(shè)備的種類與數(shù)量迅猛增加,這為通信輻射源的識(shí)別認(rèn)證帶來(lái)了更多的應(yīng)用需求和更大的技術(shù)挑戰(zhàn)。近年來(lái),特定輻射源識(shí)別（SEI）的研究取得了諸多進(jìn)展,已逐漸成為通信領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。本文在標(biāo)準(zhǔn)的處理流程下,重點(diǎn)研究了高精度的預(yù)處理方法、基于專家經(jīng)驗(yàn)的特征提取方法、基于深度學(xué)習(xí)的特征提取方法、考慮多普勒效應(yīng)的個(gè)體識(shí)別方法和針對(duì)時(shí)分多址（TDMA）體制的個(gè)體識(shí)別方法五個(gè)部分,主要貢獻(xiàn)和創(chuàng)新點(diǎn)如下:1.針對(duì)解調(diào)數(shù)據(jù)的預(yù)處理,提出了基于兩級(jí)細(xì)化的高精度符號(hào)同步算法。首先指出了現(xiàn)有方法在SEI場(chǎng)景下的主要問(wèn)題;然后利用基于窗化法的插值濾波器和基于前向判決反饋的時(shí)延估計(jì)器,對(duì)現(xiàn)有問(wèn)題進(jìn)行了針對(duì)性的改進(jìn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:與現(xiàn)有方法相比,該方法有效地提高了插值校正和時(shí)延估計(jì)的處理精度,對(duì)信號(hào)的識(shí)別增益大于2%。2.針對(duì)非解調(diào)數(shù)據(jù)的預(yù)處理,提出了基于干擾抵消的高精度預(yù)處理方案。首先建立了干擾抵消的信號(hào)模型,以畸變信號(hào)作為研究對(duì)象,將理想的數(shù)字調(diào)制信號(hào)視為干擾;然后完善了干擾抵消的處理流程,給出了高精度的預(yù)處理方案;最后利用干擾抵消比作為指標(biāo),理論分析了處理精度對(duì)抵消效果的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表... 

【文章頁(yè)數(shù)】：124 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 預(yù)處理的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 特征提取的研究現(xiàn)狀
    1.3 主要問(wèn)題
    1.4 結(jié)構(gòu)安排
第二章 高精度的預(yù)處理方法
    2.1 引言
    2.2 基于兩級(jí)細(xì)化的高精度符號(hào)同步算法
        2.2.1 現(xiàn)有方法的主要問(wèn)題
        2.2.2 信號(hào)模型
        2.2.3 算法基本原理
        2.2.4 復(fù)雜度分析
        2.2.5 仿真實(shí)驗(yàn)
    2.3 基于干擾抵消的高精度預(yù)處理方案
        2.3.1 信號(hào)模型
        2.3.2 算法基本原理
        2.3.3 性能分析
        2.3.4 仿真實(shí)驗(yàn)
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于專家經(jīng)驗(yàn)的特征提取方法
    3.1 引言
    3.2 基于峰均功率比的特征提取算法
        3.2.1 信號(hào)模型
        3.2.2 算法基本原理
        3.2.3 復(fù)雜度分析
        3.2.4 仿真實(shí)驗(yàn)
    3.3 基于矢量圖軌跡分解的特征提取算法
        3.3.1 信號(hào)模型
        3.3.2 算法基本原理
        3.3.3 復(fù)雜度分析
        3.3.4 仿真實(shí)驗(yàn)
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于深度學(xué)習(xí)的特征提取方法
    4.1 引言
    4.2 基于Hilbert時(shí)頻譜圖的輻射源個(gè)體識(shí)別算法
        4.2.1 信號(hào)模型
        4.2.2 算法基本原理
        4.2.3 性能與復(fù)雜度分析
        4.2.4 仿真實(shí)驗(yàn)
    4.3 基于矢量圖的輻射源個(gè)體識(shí)別算法
        4.3.1 信號(hào)模型
        4.3.2 算法基本原理
        4.3.3 性能與復(fù)雜度分析
        4.3.4 仿真實(shí)驗(yàn)
    4.4 本章小結(jié)
第五章 考慮多普勒效應(yīng)的輻射源個(gè)體識(shí)別方法
    5.1 引言
    5.2 信號(hào)模型
    5.3 矢量圖視覺特征在多普勒效應(yīng)下的穩(wěn)定性
        5.3.1 I/Q調(diào)制器
        5.3.2 中頻濾波器
        5.3.3 振蕩器
        5.3.4 射頻功率放大器
    5.4 基于改進(jìn)的矢量圖軌跡分解的特征提取算法
        5.4.1 軌跡分解
        5.4.2 特征提取
    5.5 仿真實(shí)驗(yàn)
        5.5.1 無(wú)多普勒條件下與3.3 節(jié)算法的性能對(duì)比
        5.5.2 算法對(duì)多普勒效應(yīng)的有效性和魯棒性
    5.6 本章小結(jié)
第六章 針對(duì)TDMA體制的輻射源個(gè)體識(shí)別方法
    6.1 引言
    6.2 信號(hào)模型
    6.3 TDMA信號(hào)射頻特征
        6.3.1 特征機(jī)理
        6.3.2 特征提取
    6.4 射頻特征在SEI中的應(yīng)用
        6.4.1 用戶身份檢測(cè)
        6.4.2 突發(fā)數(shù)據(jù)累積
    6.5 仿真實(shí)驗(yàn)
        6.5.1 用戶身份的檢測(cè)性能
        6.5.2 數(shù)據(jù)累積的識(shí)別性能
        6.5.3 觀察時(shí)長(zhǎng)對(duì)算法性能的影響
    6.6 本章小結(jié)
第七章 結(jié)束語(yǔ)
    7.1 全文工作總結(jié)
    7.2 未來(lái)工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)歷


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于多尺度信息熵的雷達(dá)輻射源信號(hào)識(shí)別[J]. 黃穎坤,金煒東,葛鵬,李冰.  電子與信息學(xué)報(bào). 2019(05)
[2]Specific Emitter Identification Based on Visibility Graph Entropy[J]. 朱勝利,甘露.  Chinese Physics Letters. 2018(03)
[3]基于ITD與紋理分析的特定輻射源識(shí)別方法[J]. 任東方,張濤,韓潔,王歡歡.  通信學(xué)報(bào). 2017(12)
[4]多普勒及多普勒變化率對(duì)輻射源個(gè)體識(shí)別性能的影響分析[J]. 王桂良,黃淵凌.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2017(12)
[5]基于排列熵分形維數(shù)特征提取的通信輻射源個(gè)體識(shí)別[J]. 余沁,程偉,楊瑞娟.  空軍預(yù)警學(xué)院學(xué)報(bào). 2017(03)
[6]基于3D-Hibert能量譜和多尺度分形特征的通信輻射源個(gè)體識(shí)別[J]. 韓潔,張濤,王歡歡,任東方.  通信學(xué)報(bào). 2017(04)
[7]基于Softmax回歸的通信輻射源特征分類識(shí)別方法[J]. 劉亞沖,唐智靈.  計(jì)算機(jī)工程. 2018(02)
[8]基于最大相關(guān)熵的通信輻射源個(gè)體識(shí)別方法[J]. 唐哲,雷迎科.  通信學(xué)報(bào). 2016(12)
[9]基于信號(hào)暫態(tài)稀疏表示的AIS輻射源個(gè)體識(shí)別方法[J]. 賈永強(qiáng),甘露.  信號(hào)處理. 2016(10)
[10]基于譜再生逆分析的信號(hào)細(xì)微特征提取[J]. 陳健,段田東,徐文艷,吳素琴.  信號(hào)處理. 2016(03)

博士論文
[1]通信輻射源個(gè)體識(shí)別技術(shù)研究[D]. 賈永強(qiáng).電子科技大學(xué) 2017
[2]輻射源指紋機(jī)理及識(shí)別方法研究[D]. 許丹.國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2008
[3]基于信號(hào)指紋的通信輻射源個(gè)體識(shí)別技術(shù)研究[D]. 徐書華.華中科技大學(xué) 2007
[4]基于極致學(xué)習(xí)機(jī)的通信信號(hào)輻射源個(gè)體識(shí)別技術(shù)研究[D]. 黃玉春.華中科技大學(xué) 2007
[5]通信電臺(tái)個(gè)體特征分析[D]. 任春輝.電子科技大學(xué) 2006

碩士論文
[1]衛(wèi)星通信輻射源細(xì)微特征提取技術(shù)研究[D]. 王大海.解放軍信息工程大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3694662