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          通信輻射源指紋識(shí)別技術(shù)

          作者: 時(shí)間:2012-03-09 來(lái)源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

          2.3 信號(hào)分類器
          在統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別中,分類器即分類算法的基本任務(wù)是根據(jù)某一準(zhǔn)則把一個(gè)給定的由特征向量表示的輸入歸入到一個(gè)適當(dāng)?shù)奶卣黝悇e,即實(shí)現(xiàn)從特征空間到?jīng)Q策空間的轉(zhuǎn)換,從而完成特征類的分類任務(wù)。
          目前常用的分類器是基于統(tǒng)計(jì)決策理論的參數(shù)和非參數(shù)分類算法,如線性和廣義線性決策函數(shù),k-最近鄰算法(K-NN),二元分類樹等。如果待識(shí)別特征的概率密度函數(shù)已知或可以通過(guò)樣本得到精確估計(jì),那么這些分類算法可以得到最佳識(shí)別性能,但是在信號(hào)問(wèn)題中,這些條件很難滿足,傳統(tǒng)分類器難以獲得滿意的個(gè)體識(shí)別性能。主要缺點(diǎn)是識(shí)別率低、穩(wěn)健性差。
          決策理論的發(fā)展克服了傳統(tǒng)分類器的不足,提出了更先進(jìn)的不確定性推理理論,在此基礎(chǔ)上,分類器識(shí)別性能得到了顯著提高。其中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器作為一種先進(jìn)的自適應(yīng)、非參數(shù)和非線性分類器。為進(jìn)行信號(hào)模式識(shí)別開辟了一條新途徑。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種以自組織、自適應(yīng)和大規(guī)模分布式并行計(jì)算為特征的非線性信號(hào)處理系統(tǒng),具有強(qiáng)大的模式識(shí)別分類和泛函逼近能力,并具有良好的容錯(cuò)性。
          組合分類器是近年來(lái)提出的一個(gè)新課題,指通過(guò)一個(gè)組合器對(duì)不同分類器的輸出作第二次判決,由于融合了多個(gè)分類器的決策,所以可以得到更好的分類性能,而其中的每個(gè)分類器都不要求是最優(yōu)的,為信號(hào)的識(shí)別提供了新途徑。

          3 一種基于證據(jù)理論的個(gè)體識(shí)別方案
          文中對(duì)通信信號(hào)指紋的研究主要采用“機(jī)理研究-特征分析-特征提取-分類實(shí)驗(yàn)”的方法,其中由于實(shí)際通信信號(hào)信噪比變化范圍大,容易導(dǎo)致識(shí)別率下降,直接影響分類器的分類性能。基于D-S證據(jù)組合原理進(jìn)行分類器設(shè)計(jì),可以由不同類別指紋特征參量集進(jìn)行特征提取,下面給出一種基于證據(jù)理論組合分類器的個(gè)體識(shí)別的設(shè)計(jì)方法,其結(jié)構(gòu)如圖2所示。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/155187.htm

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          對(duì)于接收到的通信信號(hào),首先通過(guò)通信信號(hào)預(yù)處理,再進(jìn)行指紋特征提取,通過(guò)確立通信信號(hào)的載頻、調(diào)制參數(shù)及雜散成分特性為穩(wěn)態(tài)信號(hào)指紋,可以對(duì)上述特征運(yùn)用時(shí)域、頻域分析方法和現(xiàn)代時(shí)頻域和高階譜方法進(jìn)行特征分析提取。在分類器設(shè)計(jì)方面,第一級(jí)分類器可以選用特征參數(shù)值域判別法、信號(hào)模本匹配識(shí)別法等方法實(shí)現(xiàn)第一級(jí)分類,第二級(jí)采用并行組合分類器,這樣將高維特征空間的判分問(wèn)題轉(zhuǎn)化為針對(duì)不同低維空間進(jìn)行劃分的問(wèn)題,再對(duì)第一級(jí)分類器的輸出作第二次判決。這樣,融合了多個(gè)分類器的決策,能夠獲得較好的分類性能。
          D-S證據(jù)組合分類器對(duì)獨(dú)立的信息才能進(jìn)行融合,其關(guān)鍵在于基本概率分配函數(shù)(BPA)的確定。文獻(xiàn)認(rèn)為如果各分類器使用不同的特征集或訓(xùn)練集,則可認(rèn)為不同分類器結(jié)果之間是獨(dú)立的。因而,文中利用不同的個(gè)體特征訓(xùn)練不同的成員分類器,并進(jìn)行D-S證據(jù)理論組合,可以根據(jù)需要選擇合適的證據(jù)組合規(guī)則進(jìn)行通信類別的判斷。

          4 結(jié)束語(yǔ)
          隨著通信的飛速發(fā)展,通信體制和調(diào)制樣式更加復(fù)雜多樣,通信電臺(tái)的配置數(shù)量不斷增加,常規(guī)電子偵察采用的信號(hào)特征,如載波頻率、調(diào)制樣式和調(diào)制參數(shù)等在復(fù)雜多變的信號(hào)環(huán)境下,已難以滿足現(xiàn)代戰(zhàn)場(chǎng)的需求。通信輻射源識(shí)別主要研究體現(xiàn)同類輻射源之間個(gè)體差異的信號(hào)指紋的分析提取。分析了通信輻射源的指紋選擇問(wèn)題,對(duì)信號(hào)指紋進(jìn)行通信輻射源的機(jī)理進(jìn)行分析,對(duì)目前通信信號(hào)的的常用方法進(jìn)行了總結(jié),并提出了一種基于證據(jù)理論的通信輻射源指紋識(shí)別方法。


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