基于分形盒维数与小波包能量的干扰识别方法

被引：16

作者：

黄浩 ^{[1
]}

吴利民 ^{[1
]}

鲍蕾蕾 ^{[1
]}

刘旺 ^{[2
]}

机构：

[1] 空军预警学院

[2] 部队

来源：

空军预警学院学报 | 2014年 / 28卷 / 06期

关键词：

干扰识别; 军用通信系统; 分形盒维数; 小波包能量; 支持向量机;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN911.4 [噪声与干扰];

学科分类号：

080906 [电磁信息功能材料与结构];

摘要：

针对军用通信系统常见干扰的识别问题,提出一种基于分形盒维数与小波包能量的干扰识别方法.首先提取各种干扰的分形盒维数和两个小波包能量特征参数(Wpt5和Wpt7),将其作为分类识别的特征参数,然后采用基于二叉树的支持向量机(BT-SVM)多分类器实现干扰分类.仿真结果表明,所提取的特征参数均具有较好分离度和较强的稳定性,采用的BT-SVM法能得到较高的干扰识别率;并且该方法的识别效果总体上优于传统方法.

引用

页码：422 / 426+435 +435

页数：6

共 11 条

[1]

通信对抗中的干扰识别技术研究 [D].