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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]电子工程学院309室,合肥230037 [2]通信信息控制和安全技术重点实验室,浙江嘉兴314033
出 处:《计算机工程与应用》2013年第22期223-226,共4页Computer Engineering and Applications
基 金:国家自然科学基金(No.60621062);安徽省自然科学基金(No.1208085MF98)
摘 要:通信电台发射的信号通常表现出一定的细微特征差异,针对这种细微特征差异,提出了基于最大Lyapunov指数和盒维数的跳频电台个体识别方法。基于改进的Prony算法,提取样本信号跳变时刻的瞬时频率,分离并定量计算其最大Lyapunov指数和盒维数等瞬时特征,采用基于构造型神经网络的分类方法实现不同跳频电台的个体识别。实际数据的实验结果验证了算法的有效性。The radio communication signals usually turn out to be some fine character differences. In this paper, a method based on the box-counting dimensions and the maximal Lyapunov exponents of the individual FH radio is presented according to the fine character differences. Firstly, the transient frequency of the FH signals is extracted based on the improved Prony algorithm. Secondly, the transient characteristics including the maximal Lyapunov exponents and the box dimensions are computed. Finally, individual identification of the different FH radio based on the method of the Constructive Neural Network is realized. The ex- perimental results have shown that this method is efficiency.
关 键 词:跳频电台 细微特征 最大LYAPUNOV指数 盒维数
分 类 号:TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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