短波电台特征动态识别算法研究

发布时间：2017-06-30 14:04

  本文关键词：短波电台特征动态识别算法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：短波通信电台的特征识别是对信号进行盲分析、侦查与反侦查和模式识别领域的一个重要研究课题。短波通信具有通信距离远、抗毁能力强、机动灵活、网络重构便捷等优点,是军事和应急通信的重要手段。短波信号虽然也可以用地面波的形式传播,但此时距离受限,因此,主要依靠天波的形式传播。由于信号的长距离传输需要依靠不稳定的大气电离层反射电波进行传播,短波信道具有多径传播、时变色散、衰落严重、干扰复杂等特点。目前,随着无线通信的飞速发展,短波频段日益拥挤,其面临的电磁环境不断恶化,而面对近来日趋复杂的短波通信环境,要有效地监视和识别不同的短波电台,关键在于对短波通信电台信号特征的准确地识别。本论文的研究成果主要体现在以下几个方面:(1)研究了如何根据对短波电台信号本身的特征和信道对信号影响来识别不同的短波电台信号;(2)分析了如何获取短波电台发射机的细微特征,其中包括杂散特征和高阶统计量特征。根据对杂散特征识别效果的分析,高阶J特征和LZC聚类法的分类效果最好,而盒维数和信息维数的效果则次之,此外高阶统计量特征的包络峰度也有很好的聚类效果;(3)为分析短波信道的优劣和相关特性对信号识别的影响,研究了如何构建一个基于Watterson模型的短波通信仿真平台,介绍了Watterson模型的原理和仿真平台的系统架构,通过仿真实验分析了多普勒频移、多径时延和AWGN噪声对短波信号的影响;(4)为了更好地实现对短波通信电台的个体识别,本文提出了一种利用基于K近邻估计和SVM分类器组合分类的短波信号识别算法,该算法采用模式识别领域先进组合器分类算法,识别效果达到了预定的识别要求;(5)远距离的短波通信的主要传播路径依靠天波,但电离层是不稳定的,具有昼夜、季节、太阳黑子周期、经纬度等多种变化,本文提出了一种结合VOACAP预测软件的短波电台特征动态识别算法,通过测试仿真数据对相关参数进行优化,使得识别系统能够动态适应电离层的变化,维持一个较高的识别率。
【关键词】：动态识别 信号特征 SVM分类器 K近邻估计 短波电台
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN924
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-16
• 1.1 概述10-11
• 1.2 国内外研究现状11-15
• 1.2.1 短波电台特征提取的现状11-13
• 1.2.2 短波信道研究的现状13-14
• 1.2.3 短波电台识别分类器设计的现状14-15
• 1.3 本论文的主要工作和安排15-16
• 第二章 短波电台特征的研究16-33
• 2.1 引言16
• 2.2 短波电台特征的构成因素16-21
• 2.2.1 短波电台发射机的暂态特征17
• 2.2.2 短波电台发射机的稳态特征17-20
• 2.2.3 短波信道的特征20-21
• 2.3 短波电台信号的杂散特征21-30
• 2.3.1 信号包络特征21-22
• 2.3.2 高阶J特征22-25
• 2.3.3 盒维数、信息维数、LZC特征25-30
• 2.4 短波电台信号的高阶统计特征30-32
• 2.5 本章小结32-33
• 第三章 短波通信仿真平台的设计与实现33-44
• 3.1 引言33
• 3.2 短波通信33-35
• 3.2.1 多径传播33-34
• 3.2.2 多普勒频移34-35
• 3.2.3 频谱扩散35
• 3.2.4 信道噪声、干扰和衰落35
• 3.3 基于Watterson模型的短波通信仿真平台35-43
• 3.3.1 Watterson模型原理35-37
• 3.3.2 实验结果和分析37-43
• 3.4 本章小结43-44
• 第四章 基于SVM的短波电台识别系统设计与实现44-58
• 4.1 引言44
• 4.2 SVM分类器44-48
• 4.2.1 线性分类器44-47
• 4.2.2 非线性分类器47-48
• 4.3 Kn近邻估计法的算法设计48-49
• 4.4 基于SVM分类器和kn近邻估计法的识别系统设计与实现49-57
• 4.4.1 识别算法设计49-52
• 4.4.2 识别系统实现52-55
• 4.4.3 实验结果和分析55-57
• 4.5 本章小结57-58
• 第五章 短波电台动态识别系统设计与实现58-69
• 5.1 引言58
• 5.2 动态识别的机理58-64
• 5.2.1 电离层的基本特性58-60
• 5.2.2 VOACAP软件预测60-64
• 5.3 短波电台动态识别算法设计与实现64-68
• 5.3.1 动态识别算法设计64-65
• 5.3.2 实验结果和分析65-68
• 5.4 本章小结68-69
• 总结与展望69-71
• 参考文献71-75
• 英文缩写检索表75-76
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果76-77
• 致谢77-78
• 附表78

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