基于机器学习的战术电台网络通信信号分类与识别

发布时间：2019-07-20 12:40

【摘要】：通信信号的分类与识别是截获信号处理领域的重要研究课题,它需要在有噪声干扰的复杂环境中判断出信号的调制模式,为下一步的分析处理环节提供坚实根据。战术电台网络是美国军方现役的战场通信网络系统,它将交换路由设备、信息终端和各种独立的战术电台等互相联结,形成了一个战役战术一体化的通信系统,因此在第三方进行侦查时,战术电台网络中通信信号的分类与识别在电子对抗中非常重要。课题依托国家级项目,针对战术电台网络通信信号进行分类与识别,主要工作可概括如下:1.在没有提供其他先验信息的情况下,对战术电台网络信号进行了参数估计,包括跳频估计、码元速率估计,并利用获得的瞬时参数分析、循环谱分析与小波包分解重构相融合的方法,提取出了多种特征参数以进行调制分类。仿真结果表明,该组参数能够有效实现对战术电台网络信号的调制分类。2.基于MATLAB仿真平台,针对上一步骤获得的特征参数组部分参数,利用支持向量机模型进行仿真,通过参数优化解决了过学习问题;利用获得的特征参数组,分别采用了支持向量机模型以及径向基神经网络模型对调制信号进行分类。仿真结果表明,支持向量机的性能要优于径向基神经网络的性能:在高信噪比下,二者性能都很好;但在低信噪比下,前者依然具有较高的准确率,后者的性能下滑严重。
【图文】：

第二章 战术电台网络EPLRS 系统的主网络上，大幅缩减了数据的传送时间，提升了网络的信息发布共享的效率，也便于高级指挥官越级实时指挥连排级作战单元。目前美军的下层战术电台网络由 FBCB2 系统、EPLRS 系统、SINCGARS SIP系统、战术多网网关、互联网控制器和接口等设备构成。如图 2-1，下层战术电台网络是一个基于路由器的采用商用 IP 标准协议的通信网络，达成了在整个下层战术电台网络内纵向和横向传递信息，并通过 MSE 系统连接至上层战术电台网络，实现了战区内战场态势信息即时共享和指挥命令的即时越级直达。1.旅级战斗序列战斗指挥系统(FBCB2)

图 2-2 NTDR 系统结构[39]2.特点（1）分簇分级网络结构。如图 2-2，NTDR 系统采用分簇分级网络结构形成一级网络，每簇网络包含若干节点，，其中有一个是领节点，领节点节点的交换中继节点，同时工作在骨干信道和当前簇网络这两个信道上通常也是此作战单元的指挥节点，即指挥官节点，一级网络中的所有领成上一级网络的一簇节点。NTDR 系统采用 OSPF 路由协议，领节点为间的路由器，当前簇内的路由更新和拓扑变化不会传递到簇外，减少了销。（2）NTDR 网络半自动管理。节点间连通性产生变化时，路由会自动实一级网络节点进行机动时，簇网络会随着节点间连通性的变化而自动解形成新的簇网络，期间会有老节点的离开和新节点的加入；领节点会根化而重新选举。3.详细制式
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TN911.7

【参考文献】

相关期刊论文 前10条

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本文编号：2516738