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作 者:金玲琳 张光明[1] 段中航 JIN Linglin;ZHANG Guangming;DUAN Zhonghang(School of Flight Technology,Civil Aviation Flight Academy of China,Sichuan 618300,China)
机构地区:[1]中国民用航空飞行学院飞行技术学院,四川618300
出 处:《电子技术(上海)》2024年第5期13-15,共3页Electronic Technology
摘 要:阐述典型的BDS系统干扰信号仿真,从时域、频域和时频域提取了若干互不关联的特征因子,基于这些特征,提出基于决策树算法的干扰信号识别方法,并进一步利用决策树来优化支持向量机分类器的分类识别,以准确识别BDS空间信号中的干扰类型。结果表明,所选择的特征可以有效地识别BDS空间信号中的干扰,对于提高BDS系统的稳定性和可靠性具有重要意义。This paper describes the simulation of typical BDS system interference signals and extracts some distinguishing feature factors from the time domain,frequency domain,and time-frequency domain.Based on these characteristics,a interference signal recognition method based on decision tree algorithm and a support vector machine based on decision tree are proposed to optimize the classification recognizer to accurately identify the interference types in BDS spatial signals.The results indicate that the selected features can effectively identify interference in BDs spatial signals,which is of great significance for improving the stability and reliability of BDS systems.
关 键 词:计算机仿真 BDS干扰 特征提取 压制式干扰识别 决策树 SVM
分 类 号:TN972[电子电信—信号与信息处理] TP391.9[电子电信—信息与通信工程]
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