【摘 要】
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在当前电子信息战中,通信干扰手段复杂多样,若能快速、准确识别出不同干扰信号类型,便可采取相应的措施保证己方通信,对现代化电子信息战具有重要意义。传统的机器学习算法已被应用到典型通信干扰信号分类识别领域,随着机器学习理论和方法的不断发展,越来越多的学者对相应的改进算法开展了研究工作。本文的主要研究内容如下:1.研究了基于特征参数与改进支持向量机（Support Vector Machine,SVM）
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在当前电子信息战中,通信干扰手段复杂多样,若能快速、准确识别出不同干扰信号类型,便可采取相应的措施保证己方通信,对现代化电子信息战具有重要意义。传统的机器学习算法已被应用到典型通信干扰信号分类识别领域,随着机器学习理论和方法的不断发展,越来越多的学者对相应的改进算法开展了研究工作。本文的主要研究内容如下:1.研究了基于特征参数与改进支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的典型通信干扰信号分类识别方法。对干扰信号提取了六种特征参数,构建六维特征空间;针对传统的SVM算法中惩罚系数和核函数系数需要手动选取从而引起识别精度下降的问题,采用改进的灰狼算法对SVM进行参数寻优;将特征矩阵输入到改进SVM中,通过仿真实验验证了改进SVM比传统的SVM有更好的分类识别性能,尤其在低信噪比下改进SVM的干扰信号识别率明显提高。2.研究了基于自动学习特征的深度置信网络（Deep Belief Networks,DBN）的典型通信干扰信号分类识别方法。设计了满足干扰信号识别的DBN网络,开展了DBN网络模型参数优化实验,通过仿真实验验证了DBN对干扰信号分类识别的良好预测学习能力;在此基础之上,提出了多维缩放-深度置信网络（Multidimensional Scaling-Deep Belief Networks,MDS-DBN）方法,网络的训练预测时间减少,分类识别精度提高,验证了MDS-DBN方法的有效性。3.搭建了基于GNU Radio软件和USRP硬件的实物测试平台,验证了改进的SVM和MDS-DBN对于典型通信干扰信号识别的分类有效性以及工程可实践性,进一步完善了典型通信干扰信号的分类识别研究。
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