复杂电磁环境信号分形特性验证

为了证明复杂电磁环境信号是否具有分形特征,根据分形的基本性质,采用基于数学形态学的分形维数估计方法,验证了电磁环境信号的标度不变性;通过分析长程相关性与自相似性的关系,推导Hurst指数验证分形自相似性的方法,验证电磁环境信号的自相似性;通过分析电磁环境信号局部分形特征,验证了其多重分形特性。理论分析和仿真计算结果表明,复杂电磁环境信号具有分形特征,为利用分形理论研究复杂电磁环境奠定了基础。     

基于实时频谱分析的电磁频谱监测技术研究

无线电设备数量剧增,信号体制和调制方式逐渐复杂化,给电磁频谱监测工作带来巨大挑战.主要研究了基于实时频谱分析技术的电磁频谱监测技术.首先描述了跳频、猝发以及线性调频信号等信号体制的特征,接着对实时频谱分析技术中用于电磁频谱监测的几个重要工具进行了分析,最后利用2台信号源和1台实时频谱分析仪分别搭建复杂电磁环境和频谱监测...     

一种新的电磁频谱异动检测方法

针对传统雷达对抗侦察装备缺乏对复杂电磁环境频谱异动的感知能力,本文提出一种新的电磁频谱异动检测方法。该方法首先建立了频谱能量分布模型,形成二维频谱图像;然后通过计算图像亮度直方图纹理描绘子,设定距离门限对信号频谱图像进行检测;最后在图像差值法基础上利用形态学图像处理得到异动信号的坐标信息。本文仿真为半实物仿真,基于实测数据的仿真结果证明了本文方法的有效性。该方法可以为雷达对抗侦察装备设计提供新的思路。     

基于空间电磁信号的频谱分析

旨在分析空间电磁信号的时域形式和频谱特性。针对雷达设备提出了构造空间电磁信号时域波形的方法,并对信号进行频谱分析,得出检测点的功率大小。有助于分析复杂战场情况下的空间电磁强度的分布。最后通过仿真分析验证了所提方法的正确性和有效性。     

一种非均匀信道化滤波方法

针对复杂电磁环境下雷达信号密集且带宽分布不均匀的问题,基于邻信道合并思想提出了一种非均匀信道化滤波方法.文中首先讨论了复调制信号的邻信道合并条件,然后利用余弦基神经网络训练出满足邻信道合并条件的低通原型滤波器,并对网络的稳定性进行了分析,给出了学习效率的取值范围,再用训练出的原型滤波器构造复调制滤波器组实现均匀信道化,最后将均匀信道化的相邻子信道输出相加即可实现通带的合并,从而构造出不同带宽和信道滤波器实现非均匀信道化滤波.通过计算机仿真,验证了该方法的有效性.     

面向复杂电磁环境的多天线信道估计技术

对于基于认知无线电架构的多天线信道估计技术,由于传统零相关序列是在全部频谱可用前提下设计的,在复杂电磁环境的频谱限制下,传统零相关序列部分频域元素发生变化,且不再满足原始序列的周期相关特性,因此不能直接应用于复杂电磁环境的多天线信道估计。该文介绍了多天线通信系统的信道估计算法并指出对理想序列的要求,然后针对复杂电磁环境,即在存在频谱空穴的条件下,联合优化频谱受限和良好周期相关程度两大评价指标,设计出适用的序列集合,作为训练序列应用到认知无线电系统的信道估计算法中,仿真结果验证了新序列集合的有效性。     

战场电磁信号环境最复杂原理预测

战场电磁环境分布状态预测是有针对性地构建电子对抗训练复杂电磁环境的前提。目前的战场电磁环境分析方法不能对电磁环境分布状态进行解析预测,使得电磁环境的构建、控制和评估缺少理论依据和具体指标,针对这一问题,将熵的概念应用于战场电磁环境频谱分布预测。介绍了基于熵的战场电磁环境复杂度研究现状,组成论对战场电磁信号环境的组成、复杂性进行了分析,给出了战场电磁信号环境时间、空间、频谱占有差异的复杂程度计算公式,以战场电磁兼容为约束条件,使用最复杂原理,预测了战场电磁信号环境的频谱宽度的分布函数,最后,进行了仿真计算,仿真结果与理论预测吻合。     

基于大数据的复杂环境下调制分类方法

随着频率使用设备的激增和大数据时代的到来,频谱管理和控制面临着有效性和准确性的挑战.调制分类技术是频谱管理和控制的基础,也是其关键部分.因此,在大数据场景下进行有效的调制分类技术非常重要.本文不仅考虑了大数据背景下分类模型的有效性,还考虑了复杂电磁环境中噪声的动态性.因此,构建了一个包含不同信噪比下不同信号的大数据集,...     

复杂电磁环境下的动态电磁频谱服务浅析

通过对复杂电磁环境下电磁频谱服务特点进行研究,阐述了动态电磁频谱服务的基本概念,给出了动态电磁频谱服务的总体架构,设计了一种动态电磁频谱服务系统模型.     

面向频谱数据库的电磁频谱检测系统

频谱数据包含无线电信号的全息特征,针对频谱数据结构复杂、数据量大且利用率低的问题,提出一种基于频谱数据库的电磁信号检测系统。在实现通用的频谱检测功能的前提下,将频谱数据实时地保存到数据库中,用于后期有效信息的提取和分析。系统使用上位机向主控模块发送频谱检测的指令,由主控模块驱动信号采集模块进行数据采集并将其存储到数据库中。实例验证了系统的可行性以及数据的准确性,为实现对有限频谱资源的高效利用提供了一种新思路。     

基于大数据分析的频谱资源管控系统设计

针对电磁环境恶化,频谱资源匮乏、分配不均及其在空间、时间和频域上存在的高度相关性的问题,文中提出了一种基于大数据分析的频谱资源管控系统。该系统由频谱监测与存储、数据分析处理和管控中心3个功能模块组成。首先,采用分布式的数据采集架构采集频谱信息和GPS信息;然后,使用大数据分析技术预测下一次时刻频谱资源的使用情况,以合理的检测可用信道、提高频谱监测的效率,优化频谱监测的策略;最后,使用管控中心管理不同等级用户的频谱使用权限。仿真测试结果表明,该系统能有效地处理海量的频谱数据、提高频谱资源的利用率。     

基于时间序列分析的频谱异常自主检测和稳健估计方法

复杂电磁环境和无用频先验知识条件下有效检测电磁频谱异常使用信息,是无线电监测和电磁环境评估等领域的重要难题.本文基于时间序列分析理论,通过构建反映有限频谱占用度序列动态依存关系且包含频谱异常值的时序模型,实现对无线电频谱异常的自主检测和稳健估计.研究结果表明,该方法无需用频数据库或无线电监测历史数据支持,能够有效识别典型频谱异常类型、发生时间以及异常影响强度等信息;同时通过对频谱占用度时序模型的稳健估计,能够显著降低模型拟合误差,提高模型对外部干扰环境的适应性和鲁棒性.     

射电天文台站准实时电波环境测量方法

随着频率使用率的提高,瞬态信号对射电天文观测影响越来越大,有效的电波环境测量及频谱分析可为现有射电天文台址干扰缓解策略提供依据.基于现有射电望远镜台站电波环境特征,结合信号分析仪原理,深入分析了仪器设备关键参数配置方法及测量时间计算方法;结合实际测量需求,确定了测试时间规划策略,提出一种准实时电波环境测量方法.运用此方法对新疆天文台南山台站电波环境进行测量,分析了频谱、频率占用度随时间变化特点,结果表明,该方法能够有效分析电磁干扰随时间的变化趋势.     

扩频技术下的雷达通信信号处理分析

在日益复杂的电磁环境下,电子设备在现代化作战中发挥的作用越来越大,伴随着电子设备使用数量的不断增加,电子设备之间的干扰亦在不断增强,为了有效的降低电磁干扰对于作战平台的影响,目前尝试较多的解决方法有一体化作战平台和基于信号共享系统而产生的扩频雷达信号处理系统,本文对扩频技术下的雷达通信信号处理进行分析研究.     

基于EGARCH过程的电磁频谱占用状态波动特性分析

针对传统频谱占用度自回归移动平均(ARMA)模型由于未考虑序列的条件二阶矩,导致无法准确描述频谱占用状态的非线性时变特性问题,该文提出一种基于指数广义自回归条件异方差(EGARCH)过程的频谱占用状态时间序列建模方法。首先通过对ARMA模型的剩余残差进行条件异方差性检验,表明频谱占用时间序列存在明显的时域波动集聚性;其次基于EGARCH过程构建频谱占用度时间序列模型以及对实测数据的分析,表明该模型相较ARMA模型对频谱占用度的拟合与预测精度更高;最后由EGARCH模型参数存在杠杆效应系数,表明频谱占用状态变化对电磁环境波动的影响具有非对称性。研究结果表明EGARCH模型能够量化反映频谱占用状态的复杂非线性时变过程。     

自适应估计信号个数的频谱信号提取算法

无线电监测频谱数据中包含有大量的信号,准确提取这些信号有利于掌握全频段的频谱使用情况。实际信号的频谱由于受噪声干扰,会出现信号频带内个别频点能量值低于检测门限的情况,此时传统的门限检测算法会将该信号错估为多个信号,产生多个虚假的相邻信号间隔,导致频谱信号提取的准确率下降。对此,根据虚假相邻信号间隔特点,提出一种自适应估计信号个数的频谱信号提取算法,该算法可自动、准确估计频谱监测数据中电磁信号的个数,并将对应的信号及频谱信息提取出来。实验结果表明,该方法具有自适应性、强鲁棒性和高准确性,有效提高了频谱信号提取的准确率,为军、民电磁环境的识别与掌握提供基础的电磁信号数据支撑。     

现场环境下设备区域电磁干扰检测与识别方法

现场环境下电磁环境复杂,设备区域电磁干扰的有效识别可为射电天文台站频谱分析提供重要依据.文章基于现场电磁干扰测量频谱,提出了一种电子设备区域干扰信号检测与识别方法.首先,针对对着设备区域和隔过设备区域两种测量状态多组频谱数据进行预处理,实现信噪分离,运用二值法检测信号边界,提取频谱中干扰信号.然后,依据一元回归算法和通道占用统计方法对多组测量频谱中干扰信号进行相关性分析,识别设备区域内电磁辐射频谱.所提方法对新疆天文台南山站内多个设备区域电磁辐射频谱检测结果与人工识别结果对比表明,本文方法94%以上的识别结果与人工识别结果相符,验证了现场环境下设备电子区域电磁干扰检测与识别方法的准确性和通用性.     

基于时间序列分解的信号挖掘与预测

随着电磁信号环境日趋复杂以及通信设备数量的不断增加,电磁信号受到干扰问题逐渐加剧。因此,对于信号在不同噪声环境下的接收与处理技术的研究以及在复杂的电磁环境中对信号各项数据指标及其携带信息的利用十分关键。为了解在不同电磁环境下含噪信号的性能表现,提高信号的利用质量及可靠性,本文提出一种基于时间序列分解的电磁数据处理方法。建立了基于加法季节性时间序列分解的含噪信号处理模型,并利用该模型对信号在有噪环境下的表现与规律性、趋势、误码率等性能进行分析与评估,对原始信息、载波信息进行挖掘预测。与传统方法相比,本文提出的基于时间序列分解的信号挖掘与预测模型在高噪环境下对信号预测更为准确。     

一种基于时间-频率特征分析的自适应信道化技术

针对按频率均匀划分子信道的数字信道化技术缺乏灵活性、资源利用率低等问题,提出了一种基于信号时间-频率特征分析的自适应信道化技术.对中频数据进行时-频分析,根据信号时-频特征参数差异对子信道进行跟踪、聚类,自适应动态调整参与反变换的子信道,实现宽带复杂调制信号的完整截获、跟踪、分离.仿真分析结果验证了算法的有效性,且其计...     

基于随机森林和高阶累积量的频谱感知研究

频谱感知技术是认知无线电系统实现高效安全运作的关键技术之一,面对软件无线电多元发展需求,频谱感知技术需要获取更多的空间电磁情况.文中提出了一种基于高阶累积量和随机森林算法的频谱感知方法,通过提取接收信号高阶累积量特征,减少信号传播过程中的多径干扰和噪声干扰,离线训练分类信号,得到可以高效感知接收信号调制类型的随机森林模...