發(fā)布時間：2020-06-11 01:06

【摘要】：水下作戰(zhàn)網(wǎng)絡的不斷進步,離不開水下通信網(wǎng)絡安全和水下信息對抗技術的研究與發(fā)展。對于截獲的非合作通信信號進行調(diào)制模式識別是水下對抗偵察階段的核心環(huán)節(jié),也是對抗階段的第一步。獲得截獲信號的調(diào)制方式后,可以對信號進行參數(shù)估計和解調(diào),并且可以模仿對方信號特征進行欺騙干擾。無線電通信信號的調(diào)制模式識別技術發(fā)展得相對成熟,但由于水下信道時變空變,高頻衰減,信號受到多徑、多普勒等影響,直接應用于水聲通信信號效果不佳。如何找到適應不同水下通信環(huán)境的高性能模式識別算法成為水下通信識別領域新的關注點。首先給出了模式識別的基本原理和基本流程,研究了水聲通信信號預處理和特征提取的方法。針對幾種特征提取方法進行實驗分析,提取出信號的瞬時特征、特征參數(shù)、高階累積量和基于短時傅里葉變換、小波變換的時頻特征。其次,由于惡劣的水聲信道呈現(xiàn)不穩(wěn)性和隨機性,調(diào)制模式識別算法對分類器性能要求更高,開展了從經(jīng)典的K近鄰分類到深度學習分類器算法的研究。最后,將特征提取和分類識別算法相結(jié)合,研究了基于特征參數(shù)與高階累積串聯(lián)特征的K近鄰和CART決策樹識別算法、基于瞬時特征的長短時間網(wǎng)絡分類算法,提出了基于時頻特征的TLGoogLeNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡水聲通信信號模式識別算法,完成了單載波調(diào)制(BPSK、QPSK、8PSK)、直接序列擴頻(DSSS)和正交頻分復用(OFDM)三大類5種調(diào)制方式的模式識別。通過仿真實驗,驗證了各識別算法的可行性并分析了信噪比對各種識別算法準確率的影響。通過處理水下通信實驗數(shù)據(jù),對所提出算法的性能進行評估與分析。其中基于TLGoogLeNet的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模式識別算法在準確率、查全率和F1值上均達到90%以上,成功實現(xiàn)了對5種調(diào)制方式信號的準確識別。論文研究內(nèi)容可為水聲通信偵察與對抗系統(tǒng)提供必要的技術支撐。
【圖文】：

第 2 章 水聲通信信號的特征提取2.4 特征提取結(jié)果驗證本小節(jié)用于提取特征的水聲通信信號數(shù)據(jù)來自松花江實驗。松花江實驗：2017 年 1 月和 2018 年 1 月，在松花江哈爾濱段進行了兩次水聲通信實驗，江面冰厚為 0.4~0.6m，深度為 6~10m。圖 2.3（a）在松花江局部衛(wèi)星圖中標注了實驗的發(fā)射點和接收點。為方便說明，，將 2017 年松花江實驗命名為 ExSHJ17，將 2018年松花江實驗命名為 ExSHJ18。

ExSHJ17 實驗發(fā)射換能器頻帶和 40-80kHz接收方式 6 元垂直陣接收陣元間距 1m接收陣元頂部距水面深度 1mExSHJ18 實驗收發(fā)間距 500m、1500m發(fā)射換能器頻帶 2kHz-8kHz 和 8kHz-16kHz接收方式 2 個自容水聽器接收陣元間距 2m接收陣元頂部距水面深度 2m對松花江實驗中獲得的 BPSK，QPSK，8PSK，DSSS，OFDM 五種調(diào)制方式的數(shù)據(jù)進行處理，提取信號的瞬時特征，提取 5 種調(diào)制方式信號的譜熵，如圖 2.4 所示。
【學位授予單位】：哈爾濱工程大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：E11;TN929.3

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