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题名基于信号特征空间的TDCS干扰分类识别
被引量：13
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作者
王桂胜
任清华
姜志刚
刘洋
徐兵政
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机构
空军工程大学信息与导航学院
中国电子科技集团公司航天信息应用技术重点实验室
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2017年第9期1950-1958,共9页
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基金
国家自然科学基金(61401499)
新技术研究高校合作项目(KX162600022)资助课题
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文摘
针对变换域通信系统中干扰信号的分类识别问题,提出了一种基于信号特征空间的支持向量机(signal feature space-support vector machine,SF-SVM)干扰分类算法。首先,基于干扰信号模型和信号空间理论对干扰信号进行特征提取,并建立信号特征空间,进而针对二分类和多分类问题提出了SF-SVM分类算法,设计了干扰信号的多分类识别器。仿真结果表明,与干扰信号的传统分类算法相比,SF-SVM不仅提高了分类精度,而且缩短了训练时间;设计的多分类识别器在信噪比达到8dB时,对6种干扰信号识别性能及对变换域通信系统性能都有所提升。
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关键词
变换域通信系统
干扰分类识别
信号特征空间
支持向量机
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Keywords
transform domain communication system（TDCS）
jamming classification and recognition
signal feature space
support vector machine（SVM）
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分类号
TN92
[电子电信—通信与信息系统]
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