【英文题名】
Study on Subtle Features of Individual Communication Transmitters
【作者】
孙娜 ;
【导师】
杨义先 ;
【学位授予单位】
北京邮电大学 ;
【学科专业名称】
信号与信息处理
【学位年度】
2010
【论文级别】
博士
【网络出版投稿人】
北京邮电大学
【网络出版投稿时间】
2011-10-24
【关键词】
通信电台个体识别 ;
细微特征 ;
高阶谱核函数 ;
邻域粗糙集 ;
支持向量机 ;
小波核函数 ;
【英文关键词】
Individual transmitter identification ;
subtle features ;
polyspectral kernel function ;
neighborhood rough set ;
support vector machine ;
wavelet kernel function ;
【中文摘要】
通信电台个体识别是通信对抗领域的研究热点之一。通过对电台信号细微特征的研究,可以获得信息特征、信号格式和目标个体特征等诸多信息,是进行数据融合、破译解码、模式/目标识别与跟踪、态势分析的重要技术手段。长期以来,对通信信号指纹特征的识别不论在军事或民用领域都具有重要的意义。但与早一步发展起来的雷达信号识别不同,由于电台个体差异极小,特征提取困难,通信电台个体特征研究目前还处于初步研究阶段,识别效果不佳,与实际应用存在很大差距。
本文摒弃电台个体识别研究中流行的暂态信号分析方法,重点对通信电台稳态信号进行分析,对电台信号的常规特征与高阶统计特征在分类中的重要度进行了系统地评估,提出一种有别于以往研究思路的基于高阶谱核函数的特征提取与分类算法,采用邻域粗糙集算法进行特征集的约简,以支持向量机作为分类器,构造了二类分类器和组合分类器。提出的所有方法都用外场实测数据做了仿真。由于扩频电台信号的分析与处理方式与一般信号有所区别,且难度更大,文中还特别对在军事通信中最为通用的跳频信号的细微特征研究进行了初探。
本文的贡献主要包括以下几个方面：
1)研究特征重要度评估方法。提出基于邻域粗糙集的特征评价...
【英文摘要】
Identification of individual communication transmitters is one of the hotspots in the field of communication countermeasure. Researches on the subtle features of communication transmitters have gained some progress with the increasing of new techniques used in signal processing. Information such as signal features, types and individual features can be derived from the research on the subtle features maintained from the transmitters, which is an important measure of decoding, data fusion, pattern recognition...
【更新日期】
2011-12-12
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