【摘 要】
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在复杂电磁环境背景下,针对非合作无线网络的频谱态势预测问题展开研究.借助机器学习理论,提取已侦测到频谱态势数据的时、空、频三维特性,并充分挖掘其三维特征内在的相关性,构建有针对性的频谱预测框架,从而有效预判非合作方通信节点的频率调整行为.相关研究结果表明,当非合作无线网络通信过程中存在频率调整行为时,只要能够截获足够的频谱数据,利用开发的频谱预测框架对未来时刻的频率调整行为有效地进行单步或多步预测,就可实现对目标系统未来可能使用的工作频率的精准锁定.精确地瞄准锁定目标系统未来可能使用的工作频率,可为后续通
【机 构】
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南京航空航天大学 电子信息工程学院,江苏 南京 210016;陆军工程大学 通信工程学院,江苏 南京 210007
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在复杂电磁环境背景下,针对非合作无线网络的频谱态势预测问题展开研究.借助机器学习理论,提取已侦测到频谱态势数据的时、空、频三维特性,并充分挖掘其三维特征内在的相关性,构建有针对性的频谱预测框架,从而有效预判非合作方通信节点的频率调整行为.相关研究结果表明,当非合作无线网络通信过程中存在频率调整行为时,只要能够截获足够的频谱数据,利用开发的频谱预测框架对未来时刻的频率调整行为有效地进行单步或多步预测,就可实现对目标系统未来可能使用的工作频率的精准锁定.精确地瞄准锁定目标系统未来可能使用的工作频率,可为后续通信跟踪及干扰等任务提供关键的技术支持.
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