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跳频时间序列预测方法研究  
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【英文题名】 Research about the Predict Techniques of Frequency Hopping Time Series
【作者】 李金龙;
【导师】 林嘉宇;
【学位授予单位】 国防科学技术大学;
【学科专业名称】 信息与通信工程
【学位年度】 2012
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 国防科学技术大学
【网络出版投稿时间】 2014-09-11
【关键词】 跳频序列; 非线性预测; Bernstein多项式; 支持向量机; RBF神经网路; PCA算法; D-S证据理论; 局域建模; 全局建模; 线性内插; OLS算法K均值算法; 梯度下降法;
【英文关键词】 Frequency hopping sequence; Nonlinear prediction; Bernstein; polynomial; Support vector machine; RBF neural network; PCA algorithm; D-Sevidence theory; Local modeling; Global modeling; Linear interpolation; OLS; algorithm; K-means algorithm; Gradient descent algorithm;
【中文摘要】 预测是信号处理领域的一项重要技术。在跳频通信军事对抗的电子战中,跳频序列预测,能够用于对敌方通信系统实施跟踪式干扰。跳频序列是特殊的非线性序列,呈现出一定的伪随机特性,不能采用传统的线性预测方法对其进行有效预测,要对其进行有效预测,关键就是构造合适的非线性预测器。 论文研究实现了基于Bernstein多项式的非线性预测器、基于支持向量机(SVM)的非线性预测器和基于径向基(RBF)神经网络非线性预测器,并对非线性预测器在实际跳频通信中的应用作了相关的研究。 论文的主要工作如下: 1.针对迭代误差的累积问题,基于Bernstein多项式的逼近定理,并结合内插方法,提出了一种局域变帧长建模预测算法,在进行毎帧预测时,都寻找使训练样本逼近性能最佳的预测帧长用于序列建模。 2.从借助最优化方法解决机器学习问题的角度出发,分析SVM在分类中的应用,并将其推广到回归问题,从而实现了对SVM非线性预测器的构建。在SVM非线性预测器的构建过程中,仍沿用局域变帧长的思想。 3.针对单一预测方法预测性能受限序列特性的问题,采用径向基(RBF)神经网络对时间序列进行非线性建模,并结合待预测时...
【英文摘要】 Prediction is an important technology in the domain of signal processing. In theelectronic warfare of military confrontation with frequency hopping communication, theprediction of frequency hopping sequences is of great significance. The frequencyhopping sequence is a special kind of nonlinear sequence, with some pseudo-randomcharacteristics, and can not effectively predicted by using traditional linear predictmethods. To carry out effective forecast, construct the suitable nonlinear predictor isneeded. ...
【更新日期】 2015-01-07

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