[發(fā)明專利]復(fù)雜環(huán)境下一種新的通信電臺個體識別方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201110347523.X
• 申請日: 2011-11-07
• 公開（公告）號: CN102394711A
• 公開（公告）日: 2012-03-28
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李一兵;李靖超;林云;葉方;葛娟;康健;李一晨;田雪宜
• 申請（專利權(quán)）人: 哈爾濱工程大學(xué)
• 主分類號: H04B17/00
• 分類號: H04B17/00;H04L25/02
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及的是一種通信電臺識別技術(shù)領(lǐng)域的特征識別方法。

背景技術(shù)

近幾年來通信電臺識別成為通信偵查領(lǐng)域中一個重要的課題。其中，通信電臺細微特征的提取在電臺識別中占有著至關(guān)重要的地位。目前，對于相同工作模式、相同型號下的不同電臺進行識別成為通信電臺個體識別中的難點。它主要根據(jù)各電臺硬件的微小差異以及在不同的發(fā)射環(huán)境噪聲影響下，發(fā)射信號上所表現(xiàn)出來的區(qū)別于其它個體的細微特征，來判別信號來自哪個電臺，從而實現(xiàn)通信電臺的跟蹤，為通信電子偵察系統(tǒng)提供重要依據(jù)。

目前已有的通信電臺個體識別方法主要有基于通信電臺信號暫態(tài)特征提取的時域分析法，基于頻率跳變點檢測、譜特征的頻域分析法，基于小波變化、WVD變換等的時頻分析法以及基于高階累積量，熵值特征等識別方法。但是，這些方法抗噪性能比較差，往往在低信噪比下都具有較低的識別率，這就對電臺識別的環(huán)境提出了更高的要求。分形特征是近幾年來提出的一種混沌特征參數(shù)，其對噪聲不敏感且對信號的復(fù)雜度特征的刻畫具有較好的效描述果。其中，分形盒維數(shù)特征因為計算簡單而得到了較廣泛的應(yīng)用。這就為低信噪比下通信電臺細微特征的提取奠定了很好的理論基礎(chǔ)。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供可以克服現(xiàn)有技術(shù)中對通信電臺識別算法復(fù)雜度高且低信噪比下難以進行特征提取的問題的復(fù)雜環(huán)境下一種新的通信電臺個體識別方法。

本發(fā)明的目的是這樣實現(xiàn)的：

本發(fā)明復(fù)雜環(huán)境下一種新的通信電臺個體識別方法，其特征是：

(1)對不同通信電臺發(fā)射的通信信號進行重采樣，接收到得通信電臺信號為x，重采樣信號的采樣間隔為Δx，通信信號被轉(zhuǎn)化為離散時間信號序列{x(i)}，i表示信號的采樣點數(shù)；

(2)對重采樣得到的離散通信信號時間序列進行相空間重構(gòu)，將信號轉(zhuǎn)化到不同的重構(gòu)相空間下用以捕獲不同重構(gòu)相空間特征：

設(shè)離散信號序列{x(i)}為歐式空間Rⁿ上的閉集，離散數(shù)據(jù)點之間的距離即為采樣間隔Δx，則重構(gòu)信號向量空間x₀可以表示為：

x₀＝x_k(j-1)+1，x_k(j-1)+2，·x_k(j-1)+k+1

j＝1，2，·，N₀/k，k＝1，2·K，j、k為重構(gòu)空間時所設(shè)定的值，K為k的最大值，N₀為采樣點數(shù)，且K＜N₀；當(dāng)k＝K時，向量空間中每一個向量為K+1維向量，即離散信號序列{x(i)}被重構(gòu)為N₀-K+1個K+1維向量；

(3)利用一種新的分形盒維數(shù)算法計算不同重構(gòu)相空間下通信電臺離散信號序列的分形盒維數(shù)，得到一個關(guān)于分形盒維數(shù)特征向量：

設(shè)F為Rⁿ上的非空有界子集，表示待計算變量，令N(F，ε)表示覆蓋F的邊長為ε的最少盒子的數(shù)目，則盒維數(shù)D的計算公式可以表示為：

D=limϵ→0InN(F,ϵ)In(1/ϵ)]]>

由于采樣頻率f的存在，其采樣間隔Δx即為信號的最高分辨率，在計算盒維數(shù)時，令最小盒子的邊長ε＝Δx，

對于離散信號序列{x(i)}，采用近似算法令覆蓋信號盒子的最小邊長等于采樣間隔Δx，依次計算邊長為kΔx的盒子在離散信號{x(i)}上的計數(shù)N_kΔx，則定義：

p₁＝max{x₀}

p₂＝min{x₀}