發(fā)布時(shí)間：2021-11-06 21:09

　　通信輻射源個(gè)體識(shí)別是通過發(fā)射機(jī)反映在信號(hào)上的差異來判別信號(hào)與輻射源個(gè)體之間的關(guān)聯(lián)。傳統(tǒng)的通信輻射源個(gè)體識(shí)別方法以及新興的利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行輻射源個(gè)體識(shí)別的方法都依賴帶類別信息的信號(hào)樣本,然而在實(shí)際中帶類別信息的信號(hào)樣本獲取難度很大。為了解決這個(gè)問題,引入了無監(jiān)督學(xué)習(xí)中的密度峰值聚類算法,在無類別信息信號(hào)樣本的前提下進(jìn)行通信輻射源個(gè)體識(shí)別。由于密度峰值聚類算法的性能受人工輸入?yún)?shù)dc的影響較大,文中利用核密度估計(jì)（KDE）及熱擴(kuò)散方程改進(jìn)算法,在不需要人工輸入?yún)?shù)的條件下實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的分類。文中所提算法在實(shí)際電臺(tái)信號(hào)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),具有較好的效果,驗(yàn)證了該算法的可靠性和有效性。 

【文章來源】：空軍工程大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020,21(03)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

決策圖示例

為了驗(yàn)證本文提出識(shí)別方法的可行性，算法在實(shí)際超短波（USW）數(shù)據(jù)集進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，數(shù)據(jù)采集場(chǎng)景見圖2。課題組采集了5部超短波FM電臺(tái)不同說話人的語音通信數(shù)據(jù)。超短波電臺(tái)信號(hào)數(shù)據(jù)采集時(shí)，使用手機(jī)播放3個(gè)不同的人說話聲音作為發(fā)射端的輸入，然后接收機(jī)作為非協(xié)作方經(jīng)過采集獲得零中頻I/Q信號(hào)。背負(fù)式超短波FM電臺(tái)中心頻率分別設(shè)置為35 MHz、55 MHz和85 MHz，工作模式為“小功率”，并設(shè)立了3個(gè)采集場(chǎng)景：接收機(jī)與電臺(tái)之間無高大建筑遮擋且距離分別為100m和50m，以及接收機(jī)與電臺(tái)中間存在高大建筑物遮擋且距離為50m，其余參數(shù)見表3。信號(hào)采集完之后，以2 048個(gè)點(diǎn)為單位進(jìn)行分割，然后分別計(jì)算每段信號(hào)的直方圖特征（特征的維度可以調(diào)整），最后將特征放入算法中進(jìn)行計(jì)算并識(shí)別各段信號(hào)。3.2.2 特征維度對(duì)識(shí)別效果的影響

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[8]基于雙譜二次特征的通信信號(hào)識(shí)別算法研究[J]. 劉瑩,單洪,胡以華,王勇.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2017(06)
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博士論文
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[2]基于信號(hào)指紋的通信輻射源個(gè)體識(shí)別技術(shù)研究[D]. 徐書華.華中科技大學(xué) 2007



本文編號(hào)：3480529