联合多维特征的干扰识别技术研究

摘要：

干扰识别是通信电子防御系统的重要组成部分,针对复杂电磁环境的干扰识别问题,本文研究了联合多维特征的干扰识别技术,从时域、频域和变换域提取了一组对干扰参数、噪声敏感度低且复杂度较低的特征参数,给出了联合多维特征且基于决策树和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的两种干扰识别器结构,并进行了干扰识别性能仿真对比分析.仿真结果表明,这两种识别器对典型电磁干扰均具有良好的识别性能,对于瞄准式干扰、部分频带噪声干扰、噪声调频干扰和脉冲干扰,二者识别性能很接近;对于梳状多音干扰和线性调频干扰,SVM识别器比决策树识别器具有更好的识别性能.

关键词：干扰识别、多维特征、决策树、支持向量机

所属期刊栏目：33

分类号：TN911.7

资助基金：通信抗干扰技术国家级重点实验室基金项目150C02006;通信网信息传输与分发技术重点实验室开放课题KX172600032

在线出版日期：2018-03-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1609-1615