[發明專利]一種基于決策樹的通信干擾識別方法

在審

• 申請號: 202111461269.6
• 申請日: 2021-12-03
• 公開（公告）號: CN114201990A
• 公開（公告）日: 2022-03-18
• 發明（設計）人: 邵震洪;李志強
• 申請（專利權）人: 南京天際易達通信技術有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 滁州創科維知識產權代理事務所(普通合伙) 34167
• 代理人: 王豫川

1.一種基于決策樹的通信干擾識別方法，其特征在于，包括以下步驟；

S1：根據3dB帶寬Bw判斷干擾信號屬于窄帶干擾或寬帶干擾；

S2：當所述干擾信息信號為窄帶干擾時，根據時域矩偏度將窄帶干擾分為多音干擾SCWI以及單音干擾CWI或噪聲調幅干擾NAM；

S3：根據時域包絡起伏度將步驟S2中的單音干擾CWI、噪聲調幅干擾NAM分開；

S4：當所述干擾信息信號為寬帶干擾時，根據沖擊頻譜標準差將寬帶信號分為寬帶梳狀譜干擾CSI或掃頻干擾LFI、脈沖干擾PI、寬帶噪音干擾WBI、噪聲調頻干擾NFM；

S5：根據時域峰度系數將步驟S4中的信號分為脈沖干擾PI或掃頻干擾LFI、寬帶噪音干擾WBI、噪聲調頻干擾NFM；

S6：根據時域矩偏度將步驟S5中的掃頻干擾LFI、寬帶噪音干擾WBI、噪聲調頻干擾NFM三個信號分為寬帶噪音干擾WBI或掃頻干擾LFI、噪聲調頻干擾NFM；

S7：根據頻域包絡因子將步驟S6中的掃頻干擾LFI、噪聲調頻干擾NFM兩個信號區分開。

2.根據權利要求1所述的一種基于決策樹的通信干擾識別方法，其特征在于，所述步驟S1中3dB帶寬Bw為：

Tsu取為0.707；

當小于設定的閾值3dB帶寬Bw，則為窄帶干擾，否則為寬帶干擾。

3.根據權利要求1所述的一種基于決策樹的通信干擾識別方法，其特征在于，所述步驟S2中時域矩偏度為：

A(n)表示信號的時域包絡，μt為信號的幅度均值，σt為標準差；

在窄帶干擾里當結果大于設定的閾值時域矩偏度時為多音干擾，否則為單音干擾、噪聲調幅干擾類。

4.根據權利要求1所述的一種基于決策樹的通信干擾識別方法，其特征在于，所述步驟S3中時域包絡起伏度為：

μt為信號的幅度均值，σt為標準差；

當結果小于設定的閾值時域包絡起伏度時為單音干擾，否則為噪聲調幅干擾。

5.根據權利要求1所述的一種基于決策樹的通信干擾識別方法，其特征在于，所述步驟S4中沖擊頻譜標準獲取方法為：

S4.1：將信號頻譜去掉平坦部分，剩下的沖激部分為

S4.2：信號的沖激頻譜的標準差為為歸一化頻譜，L為平均滑動窗口寬度，取L＝0.03N，N為信號傅里葉變換點數；

S4.3：當結果大于設定的閾值沖擊頻譜標準差時為寬帶梳狀譜干擾，否則為掃頻干擾、脈沖干擾、寬帶噪音干擾、噪聲調頻干擾類。

6.根據權利要求1所述的一種基于決策樹的通信干擾識別方法，其特征在于，所述步驟S5中：時域峰度系數為Rpm＝Amax/Amean，其中Amax是信號時域幅度的最大值，Amean是信號時域幅度的平均值，通過仿真得到當結果大于設定的閾值時域峰度系數時為脈沖干擾，否則為掃頻干擾、寬帶噪音干擾、噪聲調頻干擾類。

7.根據權利要求1所述的一種基于決策樹的通信干擾識別方法，其特征在于，所述步驟S6中時域矩偏度為：

其中A(n)表示信號的時域包絡，μt為信號的幅度均值，σt為標準差；

通過仿真得到掃頻干擾、寬帶噪音干擾、噪聲調頻干擾類中當結果大于設定的閾值時域矩偏度時為寬帶噪音干擾，否則為掃頻干擾、噪聲調頻干擾類。

8.根據權利要求1所述的一種基于決策樹的通信干擾識別方法，其特征在于，所述頻域包絡因子為：

μf為信號的頻譜均值，σf為標準差；

通過仿真得到當結果大于設定的閾值頻域包絡因子時為掃頻干擾，否則為噪聲調頻干擾。

9.根據權利要求1所述的一種基于決策樹的通信干擾識別方法，其特征在于，在步驟S1之前還包括以下步驟：

根據葉節點與預先設計好的內部節點設計決策樹；

用已知類別的樣本訓練內部節點的屬性閾值；

閾值訓練完成的決策樹即可用于未知類別樣本的分類識別，將樣本的屬性值輸入對應屬性的內部節點，在與節點閾值比計較后，決策樹會將信號輸出到比較結果對應的下一節點，在下一節點進行另一屬性值與閾值的比較后再輸出，直至樣本被輸出到葉節點。