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基于HOG-SVM的跳频信号检测识别算法
被引量:
10
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作者
张萌
王文
+4 位作者
任俊星
魏冬
黄伟庆
杨召阳
吕志强
《信息安全学报》
CSCD
2020年第3期62-77,共16页
针对非合作通信场景下的跳频信号自动化检测识别问题,本文提出了一种基于方向梯度直方图与支持向量机的跳频信号检测识别算法。该算法将无线通信信号转化为包含时间、频率和幅度的时频瀑布图,采用方向梯度直方图特征提取算法将不同跳频...
针对非合作通信场景下的跳频信号自动化检测识别问题,本文提出了一种基于方向梯度直方图与支持向量机的跳频信号检测识别算法。该算法将无线通信信号转化为包含时间、频率和幅度的时频瀑布图,采用方向梯度直方图特征提取算法将不同跳频序列在瀑布图上产生的独特结构特征提取出来。然后利用支持向量机将特征序列映射到高维空间,通过寻找最大间隔分离超平面,实现跳频信号的检测与多种跳频序列的识别,并依此建立跳频信号检测识别原型系统。最后在室内多径信道环境下进行了测试验证,该算法能够完全自动化的精确检测到开放电磁环境下的跳频信号并且能够实现对多种跳频序列的识别。在信干噪比不超过20dB时,针对不同跳频序列的平均识别正确率能够达到98.01%。
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关键词
跳频信号
检测识别
方向梯度直方图
支持向量机
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职称材料
题名
基于HOG-SVM的跳频信号检测识别算法
被引量:
10
1
作者
张萌
王文
任俊星
魏冬
黄伟庆
杨召阳
吕志强
机构
中国科学院信息工程研究所
中国科学院大学网络空间安全学院
出处
《信息安全学报》
CSCD
2020年第3期62-77,共16页
基金
中国科学院战略性先导C类(No.XDC02000000)专项资助。
文摘
针对非合作通信场景下的跳频信号自动化检测识别问题,本文提出了一种基于方向梯度直方图与支持向量机的跳频信号检测识别算法。该算法将无线通信信号转化为包含时间、频率和幅度的时频瀑布图,采用方向梯度直方图特征提取算法将不同跳频序列在瀑布图上产生的独特结构特征提取出来。然后利用支持向量机将特征序列映射到高维空间,通过寻找最大间隔分离超平面,实现跳频信号的检测与多种跳频序列的识别,并依此建立跳频信号检测识别原型系统。最后在室内多径信道环境下进行了测试验证,该算法能够完全自动化的精确检测到开放电磁环境下的跳频信号并且能够实现对多种跳频序列的识别。在信干噪比不超过20dB时,针对不同跳频序列的平均识别正确率能够达到98.01%。
关键词
跳频信号
检测识别
方向梯度直方图
支持向量机
Keywords
frequency hopping signal
detection and recognition
histogram of oriented gradient
support vector machine
分类号
TN914.41 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于HOG-SVM的跳频信号检测识别算法
张萌
王文
任俊星
魏冬
黄伟庆
杨召阳
吕志强
《信息安全学报》
CSCD
2020
10
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