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《西安电子科技大学》 2018年
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跳频通信系统中的干扰识别技术研究

申鹏  
【摘要】:在复杂的电磁环境中,跳频通信系统具备良好的抗截获、抗干扰、抗衰落和多址组网能力,使得该技术在日常民用通信和国防军事通信领域都得到广泛的使用。但是电子对抗技术的快速发展使得干扰手段也变得多样起来,对于跳频通信的可靠性和稳定性提出了更高的要求。常规的跳频通信系统的缺点也日益显著。近年来,人们对传统的跳频技术进行了不断的优化与改进。一是提高跳频速率,但高速跳频技术也有自己的局限,由于高速跳频信号驻留时间短、频谱利用率低而且频谱占用较宽,使得副瓣对其邻近信道造成干扰。二是自适应跳频技术,通过在接收端添加一个实时信道评估模块,对通信频段进行评估,并将结果反馈给发送端,不断地更新跳频图案,实现被干扰频段的替换。但是此方法的实时性差,在时变信道中系统性能大幅下降。三是干扰识别技术,通过对干扰进行有效的识别,判断干扰的类型和主要参数,然后采取相应的抗干扰策略,达到提升系统抗干扰性能的目的。本文深入研究干扰识别技术,为通信接收机的抗干扰策略提供支持,从而增强跳频通信系统的抗干扰能力。本文的主要研究内容和贡献包括以下几个方面:1、基于目前干扰抑制技术的特点,分析并整理了跳频通信系统中的8种常见的干扰类型:无干扰、宽带噪声干扰(BNJ)、窄带噪声干扰(NNJ)、部分频带干扰(PBN)、单音干扰(STJ)、多音干扰(MTJ)、扫频干扰(FSJ)以及脉冲干扰(PJ),建立不同干扰类型的数学模型,使用Python对各类干扰信号进行仿真,并对其时域、频域以及时频域的特性进行分析。2、通过阅读大量的文献与仿真实验,深入研究干扰信号特征参数提取的方法。提取七种分类效果很好的特征参数,分别为:能限因子、归一化频谱带宽、载波因子系数、归一化频谱峰度、归一化频谱平坦度,时域峰平比和分数阶傅里叶域能量聚集度。将所有未知的干扰信号用7种特征参数表示,实现干扰识别算法的统一。3、基于7种特征参数和模式识别的方法论,设计两种分类策略。第一种是基于BP神经网络的干扰识别策略,该策略使用随梯度下降算法对BP神经网络进行训练和参数调整,实现对未知干扰信号的识别;第二是基于决策树模型的干扰识别策略,基于CART树算法,构造决策树,实现对未知干扰信号的准确分类。仿真实验的结果表明,当干信比大于15dB时,两种分类器对干扰信号的准确识别率均可以达到90%以上。
【学位授予单位】:西安电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TN914.41

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