基本部分:1)生成单音干扰、多音干扰、宽带噪声干扰、部分频带噪声干扰、宽带梳状谱干扰、线性调频干扰等6种通信干扰信号;
2)选择合适的特征参数,采用决策树法实现对上述干扰信号的识别,高斯白噪声信道,干噪比(JNR)为0~15dB,识别正确率大于95%。
扩展部分:选择合适的特征参数,采用NN或者SVM机器学习实现对上述干扰信号的识别,高斯白噪声信道,干噪比(JNR)为0~15dB,识别正确率大于95%。
实验次要完成了三部分工作。
1.通信干扰信号的生成。
对6种干扰信号进行了仿真。
2.特征参数的提取和讨论。
对时域和频域的参数进行了提取,分析了不同JNR下的参数变化趋势,以及不同干扰信号之间的差异。
3.基于特征参数的分类。
选择合适的特征参数,分别使用决策树法、支持向量机法以及神经网络法对干扰信号进行了分类。
2018/6/7 15:27:17 514KB 通信干扰信号识别 抗干扰通信
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2018/8/25 3:30:45 863KB 工程技术 论文
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2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡