【摘要】：在實(shí)際電磁頻譜入侵信號(hào)檢測(cè)場(chǎng)景中,很難獲得大量的入侵信號(hào)樣本以及入侵信號(hào)的先驗(yàn)知識(shí)。但是,傳統(tǒng)的電磁頻譜入侵信號(hào)檢測(cè)技術(shù)相關(guān)研究多是對(duì)入侵信號(hào)具有較好先驗(yàn)基礎(chǔ),然后利用多分類算法對(duì)入侵行為中的干擾信號(hào)類型進(jìn)行識(shí)別。因此,針對(duì)上述問(wèn)題,本文主要研究方向?yàn)樵谌肭中盘?hào)先驗(yàn)知識(shí)較少的條件下,研究電磁頻譜入侵信號(hào)檢測(cè)技術(shù)及方法。本文主要貢獻(xiàn)在于對(duì)電磁頻譜入侵信號(hào)進(jìn)行了定義的基礎(chǔ)上,提出了三種利用不同電磁頻譜信息的入侵信號(hào)檢測(cè)算法,能夠較高效地實(shí)現(xiàn)電磁頻譜入侵信號(hào)檢測(cè)。論文的主要工作內(nèi)容包括以下四個(gè)方面:1.定義了電磁頻譜入侵信號(hào),解決了缺少數(shù)據(jù)集的問(wèn)題。通過(guò)查閱文獻(xiàn)、對(duì)比分析,對(duì)電磁頻譜入侵行為進(jìn)行了定義,明確了入侵信號(hào)和干擾信號(hào)的區(qū)別和聯(lián)系;構(gòu)建了自動(dòng)化的電磁信號(hào)數(shù)據(jù)集獲取流程,使用較為先進(jìn)的設(shè)備采集電磁頻譜數(shù)據(jù);通過(guò)噪聲消除和信號(hào)檢測(cè)技術(shù)對(duì)信號(hào)頻譜數(shù)據(jù)進(jìn)行提取,為后續(xù)研究提供數(shù)據(jù)支持。2.提出基于可變r(jià)位不連續(xù)匹配規(guī)則的人工免疫算法。針對(duì)信號(hào)參數(shù)的波動(dòng)帶來(lái)的虛警和漏警的問(wèn)題,提出了可變r(jià)位不連續(xù)匹配規(guī)則,對(duì)其優(yōu)勢(shì)進(jìn)行了仿真和理論分析;設(shè)計(jì)了改進(jìn)后的人工免疫算法,添加了為每個(gè)檢測(cè)器設(shè)定自適應(yīng)參數(shù)區(qū)間矩陣和檢測(cè)門(mén)限的細(xì)化訓(xùn)練過(guò)程,減少了檢測(cè)漏洞;對(duì)特征進(jìn)行了選擇并通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)改進(jìn)后算法的性能進(jìn)行了評(píng)估和分析。3.提出基于信號(hào)波動(dòng)特性的電磁頻譜入侵信號(hào)檢測(cè)。針對(duì)目前電子對(duì)抗中具有欺騙目的的入侵信號(hào)與合法信號(hào)參數(shù)相似,難以利用典型信號(hào)特征來(lái)實(shí)現(xiàn)入侵檢測(cè)的問(wèn)題,提出了信號(hào)波動(dòng)特性這一特征;使用概率質(zhì)量函數(shù)對(duì)信號(hào)波動(dòng)特性進(jìn)行描述作為新的信號(hào)特征,并使用KL散度來(lái)對(duì)不同信號(hào)之間該特征的差異進(jìn)行度量,設(shè)計(jì)了基于信號(hào)波動(dòng)特性的差異程度來(lái)對(duì)入侵信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)的算法;通過(guò)無(wú)線電設(shè)備信號(hào)入侵廣播頻段這一真實(shí)入侵場(chǎng)景,分析了利用信號(hào)波動(dòng)特性進(jìn)行入侵信號(hào)檢測(cè)的可行性,并驗(yàn)證了算法的有效性。4.提出基于功率熵的電磁頻譜入侵信號(hào)檢測(cè)。針對(duì)隱藏在噪聲中的小功率入侵信號(hào)難以檢測(cè)的問(wèn)題,對(duì)頻譜信息進(jìn)一步挖掘提出了利用功率熵作為新的特征進(jìn)行入侵信號(hào)檢測(cè)的想法;提出了使用OcSVM對(duì)信號(hào)頻譜的功率熵曲線進(jìn)行學(xué)習(xí)來(lái)檢測(cè)入侵信號(hào)的算法;設(shè)計(jì)了擴(kuò)頻信號(hào)入侵FM、QPSK、16QAM信號(hào)所在頻段的三種實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景,對(duì)算法的可行性和有效性進(jìn)行了分析驗(yàn)證。
【圖文】：

頻率／Ｈｚ邐ｘ１０８逡逑圖２－４：邋８０ＭＨｚ－１０８ＭＨｚ頻段的頻譜跡線逡逑以圖２－４為例，在用戶圖形界面將頻率分辨率設(shè)為ｌＫＨｚ，則８０ＭＨｚ－１０８ＭＨｚ逡逑頻段對(duì)應(yīng)２８０００個(gè)采樣點(diǎn)，每個(gè)采樣點(diǎn)對(duì)應(yīng)該頻點(diǎn)處的幅值，ＢＢ６０設(shè)備采集到逡逑的頻譜跡線即為一個(gè)１＊２８０００的幅值序列。當(dāng)采集ｎ個(gè)時(shí)刻的頻譜跡線后，得到逡逑的頻譜數(shù)據(jù)即為一個(gè)ｎ＊２８０００的幅值矩陣。逡逑２．邋３．邋２噪聲消除及信號(hào)頻譜數(shù)據(jù)提取逡逑１１逡逑

功率譜噪聲基底估計(jì)方法，為了在色噪聲信道下檢測(cè)窄帶信號(hào)，由于該算法具有逡逑良好的自反饋特性，后來(lái)被應(yīng)用于圖像處理研究中背景噪聲的估計(jì)［３９］。其原理逡逑如圖２－５所示：逡逑Ｐ（ｋ）廣 ＜Ｐ（ｋ）邐0（ｋ＞邐Ｔ（ｋ）逡逑—ａ）￣￣＾邋ｍｎｌ邋—Ｋ）——＂逡逑Ｔ（ｋ－Ｄ邐Ｔ（ｋ－ｌ）邐丨邋１：Ｚ逡逑圖２－５：非線性自回歸平滑濾波法逡逑２．３．１中懫集到的一條頻譜跡線即為一個(gè)幅值序列，將其記為Ｐ（ｆｃ），，對(duì)應(yīng)的逡逑噪聲基底估計(jì)值序列記為Ｔ（／0，ＭＮＬ是一個(gè)無(wú)記憶非線性系統(tǒng)，將當(dāng)前頻譜幅值逡逑與前一個(gè)噪聲基底估計(jì)值的差值＊ｐ（ｆｃ）和預(yù)先設(shè)定的閾值ｒ進(jìn)行比較，不同的比較逡逑結(jié)果對(duì)應(yīng)不同的（Ｔ（／0的輸出結(jié)果，ａ（／ｃ）為分段函數(shù)，當(dāng)前的噪聲基底估計(jì)值為前逡逑一個(gè)噪聲基底估計(jì)值和（７（／ｃ）輸出結(jié)果的和，具體涉及公式如２－２，邋２－３，邋２－４所示，逡逑Ｓｇｎ是符號(hào)函數(shù)，當(dāng)Ｘ為負(fù)數(shù)時(shí)輸出－１，當(dāng)Ｘ為非負(fù)數(shù)時(shí)，輸出１。逡逑Ｔ（ｋ）邋＝邋Ｔ〔ｋ邋－邋１）邋＋邋ａ〔ｋ）邐（２－２）逡逑（ｐ｛ｋ）邋＝邋Ｐ｛ｋ）邋－邋Ｔ｛ｋ邋－邋１）邐（２－３）逡逑＼ｃｐ｛ｋ）＼邋＜ｒ逡逑°邐＊邋ｓｇｎ［（ｐ（ｋ）），邋ｅｌｓｅ逡逑Ｓｇｎ｛ｘ）邋＝邋｛－＾邋Ｘｘ邋＜邋°邐（２－５）逡逑非線性自回歸平滑濾波算法的核心思想：待估計(jì)噪聲基底頻段的頻譜幅值起逡逑伏波動(dòng)的變化較小時(shí)
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TN911.23

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本文編號(hào)：2630675