论文研究-基于小波和分形的跳频信号分类识别研究 .pdf

所需积分/C币:9 2019-08-18 14:12:17 412KB .PDF

基于小波和分形的跳频信号分类识别研究,梁颖,周亚建,扩频通信是目前军用电台的常见通信方式,采用扩频技术能够有效地降低通信信号被侦测的概率,减少敌方电磁干扰的影响。但是对于跳
山国武花论文在丝 式中为离散时间序列:()为原始信号:为层数,= 为 时域中的小波分解滤波器,实际上是滤波器系数;为信号()在第层的近似部分(即 低频部分)的小波系数;为信号()在第层的细节部分(即高频部分)的小波系数。 重构算法为: [()=2(-)[(+∑(- 式中为分解深度,为时域中的小波重构滤波器。 分形维数提取 首先利用小波变换的特点,将信号在不同尺度下分解,基于多分辨分析框架的算 法,我们可以分别计算频信号的离散逼近和离散细节,在本实验采用紧支性较好的一簇正 父小波小波。利用小波变换,将跳频信号进行多尺度分解 假设有一通信信号 长度为,的低通滤波器系数为 。根据算法,的小波分解为 为偶数 为奇数 () 为偶数,= 为奇数, 其中 分别代衣分解水平下的离散逼近和离散绀节。分解水平标示着信号频率分辨 率划分的程度。增大,频率分辨划分的越稀琉,减小,频率分辨率划分的越稠密。 实验中取,跳频信号被划分四次,且对信号的低频部分放大更明显。经过小波变换,我 们可以对信号不同程度的细节进行更细致的研究。 接下来分别提取小波变换后跳频信号细节的盒维数和 复杂度盒维数 用来反映分形集的几何尺度情况。提取信号盒维数特征的步骤如下 设 是一个度量空间,是的非空紧集族,c是一个非负实数。令E表示 个中心在半径是E的闭球。设是中的一个非空紧集,对于每个正数E,令E表 示覆盖的最小闭球的数目,闭球的半径为E,即 () 其中, 是的不同的点。按照如下方式定义集合的分形维数 设是一个紧集,是非负实数,若存在 则称是集合的分形维数,记为 ,并称分形维数为盒维数。 复杂度 通过复制和添加两种操作来描述信号序列的特性,并将所需 的添加操作次数作为序列的复杂性度量。提取信号特征的步骤如下: 提取信号序列,记为{ },为信号序列的长度 对进行量化 山国武技文在线 得到量化后的由符号·’和·’构成的信号序列{ 计算量化信号 的特征。将信号序列 转化为符号序列,表示 为 其中 设初始生成池为空,初始添加操作次数 ,将添加进生成氾,于是 将中的其它符号依次添加进生成池。假定生成池已有符号串 且 ,符号是通过添加操作完成的,设 +,将 符号串和联结起来,并删除右边最后一个符号后所得到的符号串用x来表示;要把 个新的符号准备向生成池中添加时,先判断符号串是否可由符号串z复制。如果能 够复制,符号串保持不变,而符号串则与下个符号联结,即 如果不能复制,则将添加到生成池中,而且 +,然后改变串和为 重复步骤,直到生成池中包含信号序列{}中的所有符号 计算 的特征值 使用场外实测数据进行实验,跳频信号接收机中频 ,带宽 采样频率 分别提取跳频信号的盒维数和复杂度,得到表中结果。 表分形特征提取结果 信号 盒维数 电台编号 电台 电台 电 山国武花论文在丝 +电台1 电台 5 ◆电台3 082 D.日 D.78 卡 .7斗 1日 15 盒维数 图信号的盒维数与特征分类图 对个电台各取组数据,分别提取盒维数和,得到如图所示的分类图。从 图中可以直观地看出,盒维数和的聚类性较好。 实验分析 选取外场实测的道信电台的跳频信号作为实验对象 ,采样频率为 采样时长为,将上面特征提取出的盒维数和组成的特征向量作为支撑 向量机输入向量,取个样本,个用于训练,另外个用于测试。得到表结果: 表分类识别结果比较 小波加分形 分形 电台编号 识别率取效率()识别率提取效率( 从表中可以看岀,三个电台跳频信号使用小波变换加分形理论的方法的特征识别率比直 接进行盒维数和复杂度提取识别率略髙,但由于小波变换基数较大,在提取效率上较之 费时 结论 跳频信号由于在一个频率上驻留的时间比较短,具备非平稳信号的特征,所以对跳频信 号的研究还处」理论阶段,近两年渐渐冇有人将小波变换应用于跳频信号的研究中。木文应用 小波变换和分形理论相结合的理论,提山种提取跳频信号特征的方法,所提取的分形特征 聚类性较好,并对实测数据进行分类识别实验,达到了较高的识别率 山国武技论文在丝 参考文献 王斌陈秋华王翠柏基于聚类的跳频信号分选北京邮电大学学报 骆振兴赵知劲基于功放瞬态响应的跳频电台分选方法杭州电子科技大学学报 吕铁车通信信号调制识别研究西安电」科技大学 高玉凯小波分析及其在信号处理中的应用北京北京邮电大学出版社

...展开详情
img

关注 私信 TA的资源

上传资源赚积分,得勋章
    最新推荐