發(fā)布時(shí)間：2023-03-24 19:22

　　在通信對(duì)抗領(lǐng)域，通信偵察的兩個(gè)基本任務(wù)是定位和識(shí)別。定位技術(shù)作為陣列信號(hào)處理的一個(gè)主要研究方向，已得到了廣泛應(yīng)用。而對(duì)通信輻射源識(shí)別的研究則相對(duì)薄弱。如果說定位解決了“在哪里”的問題，那么識(shí)別要解決“是什么”的問題，兩者只有有機(jī)結(jié)合才能達(dá)到有效偵察。隨著定位技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用，通信目標(biāo)識(shí)別的需求也將變得越來越迫切。在通信偵察中運(yùn)用細(xì)微特征分析識(shí)別重要的通信輻射源個(gè)體目標(biāo)，掌握使用者的身份和性質(zhì)，并通過監(jiān)視跟蹤對(duì)敵方的戰(zhàn)術(shù)、戰(zhàn)略動(dòng)向做出預(yù)測(cè)，有利于在復(fù)雜的信息戰(zhàn)環(huán)境下掌握軍事行動(dòng)的主動(dòng)權(quán)。 本論文以通信輻射源穩(wěn)態(tài)信號(hào)為研究對(duì)象，通過研究信號(hào)的預(yù)處理、模式分割以及特征提取方法，獲取通信信號(hào)的個(gè)體特征。通過MATLAB軟件建立了無意調(diào)制信號(hào)驗(yàn)證模型以產(chǎn)生仿真信號(hào)用于驗(yàn)證模式分割和特征提取算法。并用這些算法從實(shí)際采集的調(diào)頻手持機(jī)信號(hào)中提取了個(gè)體特征量，最后用成熟的ECOC分類識(shí)別器對(duì)個(gè)體特征量進(jìn)行了分類識(shí)別，證明這些算法對(duì)通信信號(hào)個(gè)體識(shí)別是有效的。取得的研究成果為： 1.對(duì)振蕩器產(chǎn)生的無意調(diào)制進(jìn)行了研究。根據(jù)振蕩器噪聲的統(tǒng)計(jì)特性,在MATLAB中建立了振蕩器噪聲源模型，仿真分析了單獨(dú)存在閃爍噪聲以...

【文章頁數(shù)】：124 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
作者簡(jiǎn)介
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 通信源個(gè)體識(shí)別的研究進(jìn)展
    1.3 本文的研究?jī)?nèi)容及作者的主要工作
第二章 振蕩器形成的無意調(diào)制
    2.1 引言
    2.2 振蕩器模型與通用分析方法
    2.3 振蕩器的 AM-PM 特性
    2.4 振蕩器的建模與仿真
    2.5 小結(jié)
第三章 射頻功率放大器形成的無意調(diào)制
    3.1 引言
    3.2 功率放大器的非線性
    3.3 功率放大器的建模
    3.4 功率放大器在 MATLAB 中的仿真分析
    3.5 小結(jié)
第四章 無意調(diào)制的分離算法研究
    4.1 引言
    4.2 混合信號(hào)的非線性分離方法
    4.3 混合無意調(diào)制信號(hào)分析
    4.4 無意調(diào)制信號(hào)的分離算法原理
    4.5 無意調(diào)制信號(hào)分離算法的仿真分析
    4.6 小結(jié)
第五章 穩(wěn)態(tài)無線通信信號(hào)個(gè)體特征提取
    5.1 引言
    5.2 分形基礎(chǔ)理論
    5.3 分形特征的提取方法研究
    5.4 基于順序統(tǒng)計(jì)的窄帶通信輻射源指紋特征抽取方法研究
    5.5 基于穩(wěn)態(tài)射頻信號(hào)的累積張量的特征提取算法研究
    5.6 小結(jié)
第六章 通信輻射源個(gè)體特征的分類識(shí)別研究
    6.1 引言
    6.2 基于模式識(shí)別的分類器原理
    6.3 特征提取算法驗(yàn)證與分類識(shí)別結(jié)果
    6.4 小結(jié)
第七章 全文總結(jié)
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀博士學(xué)位期間的研究成果



本文編號(hào)：3769704