| TETRA通信与干扰信号智能识别技术 |
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| 引用本文： | 黄天禹,李雨锴,杨萌.TETRA通信与干扰信号智能识别技术[J].通信技术,2022(1). |
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| 作者姓名： | 黄天禹 李雨锴 杨萌 |
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| 作者单位： | 西南交通大学 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金重点项目(62131016)。 |
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| 摘 要： | 陆上集群无线电(Terrestrial Trunked Radio,TETRA)数字集群通信系统因其开放性易受到内外部电磁干扰。干扰信号的类型多种多样,针对不同的干扰样式,采取的抗干扰措施也各不相同,因此干扰信号的识别具有重大意义。基于此,提出了一种干扰信号智能识别技术。该技术首先对受到不同干扰后的TETRA音频数据进行特征提取,并筛选出具有分类能力的特征,其次使用决策树、支持向量机和随机森林3种分类模型对特征提取后的待测试信号进行智能分类识别。实验结果表明,使用的这3种模型能够有效判断TETRA系统中的信号是否受到干扰,以及受到何种样式的干扰,可为后续TETRA系统中的信号干扰识别提供参考。
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| 关 键 词： | TETRA 干扰信号识别 决策树 支持向量机 随机森林 |
TETRA Communication and Interference Signal Intelligent Identification Technology |
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| HUANG Tianyu,LI Yukai,YANG Meng.TETRA Communication and Interference Signal Intelligent Identification Technology[J].Communications Technology,2022(1). |
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| Authors: | HUANG Tianyu LI Yukai YANG Meng |
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| Affiliation: | (Southwest Jiaotong University,Chengdu Sichuan 611756,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | TETRA(Terrestrial Trunked Radio) interference signal identification decision tree support vector machine random forest |
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