【摘 要】
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为解决无线复杂电磁环境下同型号通信电台的个体识别问题,研究谱再生逆分析的细微特征提取方法并改进。首先分析输入信号通过非线性功放后的谱再生现象,然后对其进行逆分析,
【机 构】
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解放军信息工程大学信息系统工程学院
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为解决无线复杂电磁环境下同型号通信电台的个体识别问题,研究谱再生逆分析的细微特征提取方法并改进。首先分析输入信号通过非线性功放后的谱再生现象,然后对其进行逆分析,以功率谱分段拟合的方法提取功放非线性参数作为各电台特征,并对特征提取步骤进行了改进使算法更适用于同型号电台的个体识别。为验证算法有效性,使用SVM分类器对特征进行模式训练和识别,仿真结果表明,算法在高斯信道模型和Watterson短波好信道模型下对同型号电台有较好的识别效果。
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