基于软件无线电平台和循环神经网络的电磁干扰采集与识别系统的研究与实现

发布时间：2020-09-16 11:46

　　随着电子信息技术的不断发展,通信环境日趋复杂,电磁干扰类型繁杂、分布密集,对通信系统和大型设备外场运行的影响也越来越大,因此及时检测采集空间中的干扰信号,并对其类型进行准确识别,对于干扰定位、干扰防护措施的实施等至关重要。在充分考虑复杂电磁环境下的干扰信号特点后,本论文提出了一种电磁干扰采集和分析识别系统的设计方案并完成了系统开发和实现。论文的主要研究内容和创新点如下:1.针对外场电磁检测环境,基于软件无线电平台设计并开发了一套便携式的电磁干扰采集系统,完整实现了电磁干扰处理过程中的检测、采集、提取、处理和传输等功能,最大程度地还原出原始的电磁干扰信号。2.基于循环神经网络提出了电磁干扰信号分析与识别模型。首先通过数据预处理和数据准备,对接收到的干扰信号进行处理,之后使用干扰分析算法提炼信号特征,最后通过识别算法对干扰信号类型进行判断,随后又对算法效果进行了分析验证。通过对系统架构的分析确定各个模块功能和内外部接口形式,最终完成了整个电磁干扰采集和分析识别系统的设计与实现。3.提出了一套针对电磁干扰从检测采集到分析识别的完整解决方案,设计实现了各系统内部和系统间的接口及协议,集成了硬件平台和软件算法,在实际工程环境下,使得两个部分相互配合协调并组成整套系统,实现了电磁干扰采集与识别系统的功能。
【学位单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TN92;TP183;TN97
【部分图文】：

序列,机器学习算法,隐马尔可夫模型,标签

解决了邋ＨＭＭ的标签偏差问题（不同输出状态的最优隐藏状态相同），并消除了逡逑ＨＭＭ中两个不合理的假设（输出值间严格独立、状态转移中当前状态只和之前逡逑发生的一个状态有关），模型也因此变得更加复杂。如图２－２所示，Ｙ１；Ｙ２￥。是逡逑需要得到的序列状态，ｘ１：Ｔ１是可以观察到的序列状态逡逑＆逡逑图２－２线性链条件随机场逡逑线性链条件随机场的目的是根据每个位置本身的标签以及相邻位置的标签逡逑和位置来细化粗略输出。将标签分配的能量作为损失函数，通过最小化ｌｏｓｓ为每逡逑个位置分配最可能的标签。线性链条件随机场是一种非常强大的统计建模方法，逡逑应用于各种模式识别任务，如文本序列分类等。逡逑１３逡逑

线性链,随机场,条件

逦ｔ逡逑④逦＠邋？邋Ｕ邋（ｏ）逦？逡逑图２－１隐马尔可夫模型逡逑ＨＭＭ是一个具有强大的统计基础的高效机器学习算法，可以直接从原始序逡逑列数据开始它的训练。它允许用本地可学习方法的形式统一地进行插入和删除惩逡逑罚，并且可以处理可变长度的输入，是对序列状况最灵活的概括。它还可以执行逡逑各种操作，包括多重对齐、数据挖掘及分类、结构分析和模式发现等，也很容易逡逑与现有库结合。ＨＭＭ允许对具有隐藏状态可观察参数的过程进行建模。其解决逡逑的主要问题包括，确定一组来自特定模型观察的相似程度，并且确定最可能的隐逡逑藏状态序列。ＨＭＭ是时间模式识别中非常有价值的工具［１９］。逡逑２．３．２线性链条件随机场逡逑ＨＭＭ仍存在着一些问题，比如ＨＭＭ只依赖于每个状态及其相应的观察对逡逑象，这在实际工程中是很难满足的；序列标记除了与单个元素有关系外，还与序逡逑列长度、前后项等其他因素相关；另外，目标函数和预测目标函数不匹配，因为逡逑ＨＭＭ获取到的是状态和观测序列的联合分布而估计问题中需要的往逡逑往是条件概率逡逑线性链条件随机场（Ｌｉｎｅａｒ邋Ｃｈａｉｎ邋Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ邋Ｒａｎｄｏｍ邋Ｆｉｅｌｄｓ）模型的提出就逡逑解决了邋ＨＭＭ的标签偏差问题（不同输出状态的最优隐藏状态相同）

外场,电磁信号,检测设备,屏蔽暗室

３．１．１电磁干扰信号采集系统需求分析逡逑电磁干扰外场检测与屏蔽暗室检测相比，主要在环境特性和设备布设方面的逡逑具体差异如表３－１及图３－１所示。逡逑逦邋表３－１外场与屏蔽暗室检测比较逦逡逑＾对比项目逦外场检测逦｜逦屏蔽暗室检测逦＿逡逑外界电磁信号与型号系统电逡逑磁信号混叠逦背景较为干净，主要是型逡逑电磁环境特性逡逑干扰源数量多、干扰频率间逦号系统电磁信号逡逑逦逦逡逑检测设备应便于部署，且受逡逑测试设备布设约逦＋逦检测设备布设限制约束条逡逑＋逦到狭窄空间，供电，架装等逦，逡逑＾逦＆邋一＊逦肿逡逑逦条件约束逦逡逑测试场地逦开放空间或大型厂房逦标准场地逡逑除测试对象外，又有其他地逦N六—逡逑测试对象背景逦Ｉ逦测试对象独存在逡逑面、平台等大型系统逡逑１５逡逑

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