基于时间序列分析的频谱异常自主检测和稳健估计方法

发布时间：2018-08-08 18:12

【摘要】：复杂电磁环境和无用频先验知识条件下有效检测电磁频谱异常使用信息,是无线电监测和电磁环境评估等领域的重要难题.本文基于时间序列分析理论,通过构建反映有限频谱占用度序列动态依存关系且包含频谱异常值的时序模型,实现对无线电频谱异常的自主检测和稳健估计.研究结果表明,该方法无需用频数据库或无线电监测历史数据支持,能够有效识别典型频谱异常类型、发生时间以及异常影响强度等信息;同时通过对频谱占用度时序模型的稳健估计,能够显著降低模型拟合误差,提高模型对外部干扰环境的适应性和鲁棒性.
[Abstract]:It is an important problem in the fields of radio monitoring and electromagnetic environment assessment to effectively detect the abnormal use information of electromagnetic spectrum under the condition of complex electromagnetic environment and prior knowledge of useless frequency. Based on the theory of time series analysis, this paper constructs a time series model which reflects the dynamic dependence of the finite spectrum occupancy and contains the spectrum outliers, and realizes the autonomous detection and robust estimation of the radio spectrum anomalies. The research results show that the method can effectively identify the typical spectrum anomaly type, occurrence time and the intensity of abnormal influence without using frequency database or radio monitoring historical data. At the same time, through the robust estimation of the time series model of spectrum occupancy, the model fitting error can be significantly reduced, and the adaptability and robustness of the model to the external interference environment can be improved.
【作者单位】： 北京航空航天大学电子信息工程学院;
【基金】：国家重点基础研究发展规划(973计划)项目(No.2010CB731801) 国家自然科学基金(No.61371007)
【分类号】：TN98

【参考文献】

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本文编号：2172607