文献类型：期刊文章

作　　者：梁金弟[1,2] 程郁凡[1] 杜越[1] 王鹏宇[1]

机构地区：[1]电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室,四川成都611731 [2]通信网信息传输与分发技术重点实验室,河北石家庄050081

出　　处：《信号处理》

基　　金：通信抗干扰技术国家级重点实验室基金项目(150C02006);通信网信息传输与分发技术重点实验室开放课题(KX172600032)

年　　份：2017

卷　　号：33

期　　号：12

起止页码：1609-1615

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD2017_2018、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：干扰识别是通信电子防御系统的重要组成部分,针对复杂电磁环境的干扰识别问题,本文研究了联合多维特征的干扰识别技术,从时域、频域和变换域提取了一组对干扰参数、噪声敏感度低且复杂度较低的特征参数,给出了联合多维特征且基于决策树和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的两种干扰识别器结构,并进行了干扰识别性能仿真对比分析。仿真结果表明,这两种识别器对典型电磁干扰均具有良好的识别性能,对于瞄准式干扰、部分频带噪声干扰、噪声调频干扰和脉冲干扰,二者识别性能很接近;对于梳状多音干扰和线性调频干扰,SVM识别器比决策树识别器具有更好的识别性能。

关 键 词：干扰识别  多维特征  决策树 支持向量机

分 类 号：TN911.7]