基于模型参数辨识的欺骗干扰识别

发布时间：2017-04-20 08:23

  本文关键词：基于模型参数辨识的欺骗干扰识别，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：卫星导航定位系统极易受到多种形式的干扰,其中欺骗干扰是最主要的干扰样式之一。该类干扰具有与真实信号相类似的增益,并在时、频、空等多域与真实信号完全或部分重叠,因此成为雷达、通信和卫星导航等系统面临的重要威胁。本文分析了欺骗干扰机的结构,并将欺骗干扰机/发射机以及无线信道整体建模为一个Hammerstein模型,从系统辨识的角度对欺骗干扰识别进行研究。本文的主要研究工作如下:1、系统的阐述了欺骗干扰、系统辨识以及群体智能算法的研究现状等。对欺骗干扰机的原理及结构进行分析,分别将干扰机/发射机和无线信道建模为非线性多项式模型和线性FIR滤波器,从而将整个通信系统或干扰系统建模为Hammerstein模型。在MATLAB/Simulink平台上搭建了仿真实验模型,为后续的仿真实验提供信号数据。2、对于上述系统模型,分别采用最小二乘法、最小二乘/奇异值分解法以及迭代法进行系统参数的估计,以参数估计值作为特征参数,采用欧氏距离比较法进行欺骗干扰识别。为了对比这三种算法的性能,分别从算法时间复杂度、平均相对误差以及识别率三个角度作出比较。实验结果表明:迭代法虽然时间复杂度较高,但是其性能远远优于最小二乘法和最小二乘/奇异值分解法,但是迭代法在较低信噪比时性能也不理想。3、针对传统系统辨识方法易受噪声影响,在低信噪比下性能较差的缺点,引入蝙蝠算法、狼群算法进行系统参数的估计,并根据估计参数值进行欺骗干扰识别。针对狼群算法存在收敛速度慢且易陷入局部最优的问题,本文提出一种改进的狼群算法——差分进化狼群算法。为比较算法性能,分别从算法时间复杂度、平均相对误差、识别率以及适应度函数值曲线四个指标进行了比较。实验结果表明:虽然差分进化狼群算法有较高的时间复杂度,但是它有更快的寻优速度和更高的寻优精度,因此能得到更为准确的参数估计值,可以有效地识别欺骗干扰。此外,狼群算法的平均相对误差和识别率均优于蝙蝠算法。
【关键词】：卫星导航 欺骗干扰识别 Hammerstein模型 系统辨识 群体智能算法
【学位授予单位】：杭州电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN972.3
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第一章 绪论9-17
• 1.1 研究意义9
• 1.2 欺骗干扰概述9-10
• 1.3 研究现状10-15
• 1.3.1 欺骗干扰研究现状10-12
• 1.3.2 系统辨识研究现状12-15
• 1.4 本文工作系统及章节安排15-17
• 第二章 卫星通信系统建模17-28
• 2.1 发射机/干扰机模型20-23
• 2.1.1 Saleh模型21
• 2.1.2 幂级数模型21-22
• 2.1.3 Volterra级数模型22-23
• 2.2 无线信道模型23-25
• 2.3 卫星通信系统整体模型25
• 2.4 卫星通信系统整体模型仿真25-27
• 2.5 本章小结27-28
• 第三章 基于经典系统辨识方法的欺骗干扰识别28-43
• 3.1 Hammerstein模型介绍28-29
• 3.2 系统辨识简介29-31
• 3.2.1 系统辨识的概念29
• 3.2.2 误差准则29-30
• 3.2.3 非线性系统辨识的基本原理30-31
• 3.3 最小二乘法31-33
• 3.4 最小二乘/奇异值分解法33-34
• 3.5 迭代法34-37
• 3.6 仿真实验及分析37-42
• 3.7 本章小结42-43
• 第四章 基于智能算法的欺骗干扰识别43-61
• 4.1 群体智能算法简介43-44
• 4.2 蝙蝠算法44-46
• 4.2.1 仿生原理分析44
• 4.2.2 蝙蝠算法思想及步骤44-46
• 4.3 狼群算法46-50
• 4.3.1 仿生原理分析46-47
• 4.3.2 狼群算法思想及步骤47-50
• 4.4 基于差分进化策略的狼群算法50-53
• 4.4.1 差分进化算法简介50-51
• 4.4.2 差分进化算法基本步骤51-52
• 4.4.3 差分进化狼群算法52-53
• 4.5 基于群体智能算法的系统辨识及干扰识别53-54
• 4.6 仿真实验与分析54-60
• 4.7 本章小结60-61
• 第五章 总结与展望61-63
• 致谢63-64
• 参考文献64-68
• 附录68

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