导读:本文包含了盲侦察论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:跳频信号,时频分析,盲检测,盲源分离
盲侦察论文文献综述
闫宇超[1]（2017）在《基于时频分析的跳频信号盲侦察算法研究》一文中研究指出跳频通信系统是扩频通信系统的一种实现方式,难以被识别干扰,是一种常用的军事通信技术。随着跳频通信系统的性能指标越来越高,针对跳频通信进行电子侦察的难度也越来越大,因此迫切需要研究新的跳频信号盲侦察算法。本文以时频分析为基础,研究了针对同步正交组网方式的跳频信号盲侦察算法。本文简要介绍了跳频通信和时频分析的原理,研究了跳频信号的非平稳特性。针对跳频信号的时频特征,基于聚类的方法,提出了一种跳频信号的盲检测算法。仿真结果表明,本算法能够有效地从混有干扰信号的接收信号中提取跳频信号。针对跳频信号的盲源分离问题,本文重点研究线性延迟混合模型。在欠定条件下,本文采用稀疏分量分析算法,首先估计与跳频信号混合过程相关的时频矩阵,然后根据时频矩阵分离跳频信号。本文通过检测单源点,以时频比算法为基础估计时频矩阵;然后估计源信号的入射方向,对时频矩阵进行重排;在源信号分离中,采用改进的子空间投影分离算法,通过改善算法流程,放宽了稀疏假设条件,增大了算法的适用范围。本文主要对跳频信号的跳频载波频率以及跳频速率进行估计,并设计了两种不同的参数盲估计算法。同时结合理论推导和性能仿真,本文分析了两种算法的性能特点与适用范围。本文在FPGA开发平台上,对跳频信号的盲侦察算法进行了硬件实现。在FPAG内部搭建了嵌入式软核,采用C语言开发,加速了开发进度。测试结果表明,该系统能够实现基本的参数估计功能并满足预设的性能指标。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2017-06-01）
么瑶[2]（2015）在《基于盲源分离的混合通信信号盲侦察技术研究》一文中研究指出在现代电子信息战中,随着无线通信技术的飞速发展,各种各样的干扰技术不断被引进,导致电磁环境日益复杂,再加之受实际通信环境所限,侦察方对截获混合信号的调制类型、信道的传输特性、干扰的信息源等先验知识并不知晓,而作为通信侦察任务的需求,首先需要从混合信号中分离出非合作方的信号,然后再对其进行检测、识别。但现有的分离算法均具有很大的局限性,并不能很好地满足通信侦察任务的需求。盲源分离技术的出现,有效地解决了通信信号盲侦察这一技术难题,本文主要研究盲源分离算法及其在通信盲侦察领域中的应用和改进。本文首先研究了正定盲源分离和调制识别技术的基本原理,针对{2ASK、4ASK、16QAM、2FSK、4FSK、2PSK、4PSK、DSB、AM、FM、LSB、USB}12种数字、模拟混合调制信号,提出基于JADE盲源分离和决策树识别的通信信号盲识别技术,该技术首先利用JADE盲源分离算法对截获到的混合信号进行分离,然后利用希尔伯特变换提取信号的瞬时特征信息,并构造出9个特征参数集,最后应用基于决策树识别的分类算法对通信信号进行调制类型的识别,仿真实验证明了利用该算法较好地满足了通信信号的盲侦察任务。然后针对具有部分稀疏性的通信信号,提出基于混合矩阵估计的欠定盲分离算法。该算法根据单源区间角度值的线性聚类特性,构造单源区间角度检索函数实现对单源区间的检索,同时估计源信号的个数;然后选取不同聚类区间上的点作为初始聚类中心,利用模糊C均值聚类算法估计混合矩阵。仿真结果表明,与传统聚类算法相比,该算法能够准确估计源信号的个数,并且在混合矩阵的估计精度和抗噪性方面有了明显的改善。最后研究了盲源分离算法在DS-CDMA通信盲侦察系统中的应用,提出基于FastICA的用户信息码和扩频码盲估计算法,通过MATLAB仿真比较叁种检测算法的估计性能,仿真结果显示基于FastICA用户信息码的估计性能明显优于最小均方误差和解相关算法,并且用户数目越少,其误码估计率越小,估计性能越高。同时由于FastICA盲源分离算法不必预先知晓DS-CDMA用户的信息码和扩频码信息就能准确估计出原用户信息,因此它非常适合应用于通信盲侦察系统中。(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2015-01-01）
杨保平,陈永光,谢贵武[3]（2014）在《频谱混迭无线电信号盲侦察识别技术》一文中研究指出复杂电磁环境下传统的基于时频分析的侦察方式对频谱混迭无线电信号难以侦察识别。针对这一问题,提出了基于最大信噪比算法的盲侦察识别技术。在分析了复杂电磁环境和盲源分离算法特点的基础上,研究了最大信噪比算法。理论分析表明,最大信噪比算法具有速度优势。建立了盲侦察识别模型,仿真实现了4路频谱混迭无线电信号的分离提取,经频域分析后能够快速直观地获取目标电磁信号信息。仿真结果表明,应用所提出的盲侦察识别技术能够实现频谱混迭无线电信号的侦察识别。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2014年08期）
李海清,解静[4]（2010）在《OFDM信号的盲侦察技术分析》一文中研究指出正交频分复用传输系统,以其可对抗频率选择性衰落,高频谱利用率等优点,得到了广泛的应用。论述了正交频分复用(OFDM)信号非协作接收中的某些关键算法,研究了基于循环前缀的符号同步算法及最大联合似然估计(ML)算法、基于高阶累量的OFDM信号调制样式识别算法,解决了OFDM信号和常规通信信号之间的类间信号识别问题。仿真结果进一步说明了该方法的有效性。(本文来源于《无线电工程》期刊2010年08期）
李莉,崔琛[5]（2010）在《基于峭度的盲分离在通信信号盲侦察中的应用》一文中研究指出为实现复杂多信号环境下的通信信号侦察,采用一种新的盲侦察技术,即运用盲源分离算法,在没有任何先验知识的情况下分离出源信号,然后对分离的各个信号进行后续处理。提出一种改进的基于峭度的盲分离算法,可以自适应地确定激活函数。将其应用在通信信号盲侦察中,可以实现对任意源信号进行盲分离,而不管它是超高斯还是亚高斯信号。选择超高斯和亚高斯混合通信信号进行了仿真实验,结果验证了该算法的有效性。(本文来源于《通信技术》期刊2010年04期）
赵雯雯[6]（2008）在《基于EMD的通信盲侦察技术研究》一文中研究指出随着通信技术的发展,通信环境日益复杂,传统的通信对抗技术难以适应未来战争中通信对抗的需求。为了适应复杂的电磁环境和信号样式,本文研究了一种新的通信对抗体制——盲侦察、盲干扰系统。该方法不同于传统的通信对抗方法,在没有任何先验知识的情况下,可以跳过以往通信侦察中的参数测量、分析等多个环节,对任何调制样式的未知信号进行侦察;同时,基于原信号分量预测重构的干扰信号与原信号有最大的相关性,可形成高效的通信干扰。本文建立了盲侦察、盲干扰系统模型,并提出了盲侦查系统的具体实现方案。该系统通过经验模态分解,把信号分解成一系列的分量,对分量降噪,然后通过Hilbert—huang变换提取信号瞬时参数,接着用奇异值分解提取信号特征矢量,最后利用广义回归神经网络对信号进行分类匹配。分析仿真结果表明,盲侦察系统能够识别出如MASK、MFSK、MPSK及正交振幅调制信号的信息隐藏位置,且识别率较高。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2008-01-01）
刘雪[7]（2008）在《通信对抗盲侦察关键技术研究》一文中研究指出随着军事通信技术不断发展,通信环境日益复杂化,传统的侦察、干扰方法已经无法满足通信对抗的要求。为此,本文引入盲侦察、盲干扰的概念,其核心是:在缺乏先验知识的前提下,对截获信号进行数据压缩运算,获得可以代表信号特征的数据,并据此对该信号进行分析、归类、重构和干扰。本文提出了一种盲侦察、盲干扰系统实现方案,并对其中的特征提取和模式识别算法进行了深入研究和仿真实验。具体方案是:在局域波分解原有理论的基础上,改进分解过程中的包络线算法,实现信号瞬时参数的精确提取;进而通过奇异值分解求得信号的特征矢量;最后,采用支持向量机作为模式识别算法对信号进行分类匹配。仿真结果表明,本方案能够在较少样本的情况下,不受信号体制方式影响,准确识别常见信号。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2008-01-01）
高婧[8]（2008）在《短波段跳频信号盲侦察技术研究》一文中研究指出电子对抗已经成为现代军事领域中的热点问题,而通信对抗是电子对抗最重要的组成部分。随着跳频通信在军事通信中的广泛应用和快速发展,研究跳频通信对抗技术越来越突显出重要性和迫切性。本论文在详细分析跳频信号检测、估值技术的基础上,给出了基于盲源分离(BSS)理论的跳频信号盲检测的系统模型,将跳频信号的检测建立在时域分析的基础上,能够更好的适应复杂的电磁环境和多变的信号形式。本文的主要工作可以概括为:通过对基于盲源分离算法分离混合通信信号的研究,选用盲源分离算法来分离宽带接收的混合通信信号,采用时频统计法对分离出的时域信号进行识别,分选出跳频信号,从而完成对跳频信号的存在性检测,在检测出跳频信号的基础上,快速实时获取跳频信号的特征参数。本文通过详尽的算法分析和大量的仿真数据证明了基于盲源分离(BSS)的跳频信号盲检测的优越性:在完全没有任何先验知识或者知其少量先验知识的情况下,只利用接收天线输出的观测信号就可以分离出各个源信号,实现了全盲侦察;分离所得的信号除了在排序上不同和在信号幅度上有伸缩之外,其信号特征与原信号一样;利用本文所提出的识别算法,仅需要少量样本信息就可以快速的从分离信号中识别出跳频信号;在检测出跳频信号的基础上,所获取的跳频参数特征的误差率被控制在一个允许的较理想范围内,基本正确地获得了原始跳频信号的特征信息。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2008-01-01）
付卫红,杨小牛,刘乃安,曾兴雯[9]（2007）在《基于独立分量分析(ICA)的通信信号盲侦察技术》一文中研究指出在通信对抗中,由于电磁环境的复杂性和通信信号调制方式的多样性,我们事前无法确知接收信号的任何信息,给通信侦察带来了极大的困难.为解决复杂多信号环境下的通信侦察难题,作者提出了一种采用独立分量分析(ICA)技术,对原始信号进行盲分离,然后分别对分离的各个信号进行后续处理的盲侦察技术.在介绍ICA技术的基础上,采用基于自然梯度的ICA算法(EASI算法)对分离效果进行了仿真.仿真结果表明,采用该方法在无需任何先验知识的情况下(如载频、信号带宽、调制样式),可以很好地分离出原始发射信号,为后续信号处理(如分析识别、解调等)奠定了基础.(本文来源于《四川大学学报(自然科学版)》期刊2007年06期）
谭欢喜[10]（2007）在《盲侦察系统中信号特征的提取与匹配》一文中研究指出信息化战争对通信对抗的体制和技术提出了更高的要求。本文首先建立了基于盲侦察／盲干扰思想的通信对抗模型,随后着重对盲侦查系统中的信号特征提取与匹配进行了深入研究,进而提出了一种新的通信信号识别算法。该算法没有沿袭必须对信号进行调制方式识别的模式,而是选择信号的瞬时参数作为基本研究要素。本文通过一种新的时频分析方法HHT变换将训练信号分解为多个IMF分量,得到了有实际物理意义的瞬时参数；随后构造参数矩阵并对其进行压缩处理得到特征矢量,利用该特征矢量建立信息库；使用神经网络和模式识别的方法对接收信号的特征矢量与信息库中的特征矢量进行相似性匹配,从而达到识别信号的目的。仿真结果表明：这种特征提取与匹配的方法对于未知通信信号的识别效果达到了预期目的,提高了信号识别的成功率；对于常见通信信号则有效地提高了识别效率。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2007-01-01）
盲侦察论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在现代电子信息战中,随着无线通信技术的飞速发展,各种各样的干扰技术不断被引进,导致电磁环境日益复杂,再加之受实际通信环境所限,侦察方对截获混合信号的调制类型、信道的传输特性、干扰的信息源等先验知识并不知晓,而作为通信侦察任务的需求,首先需要从混合信号中分离出非合作方的信号,然后再对其进行检测、识别。但现有的分离算法均具有很大的局限性,并不能很好地满足通信侦察任务的需求。盲源分离技术的出现,有效地解决了通信信号盲侦察这一技术难题,本文主要研究盲源分离算法及其在通信盲侦察领域中的应用和改进。本文首先研究了正定盲源分离和调制识别技术的基本原理,针对{2ASK、4ASK、16QAM、2FSK、4FSK、2PSK、4PSK、DSB、AM、FM、LSB、USB}12种数字、模拟混合调制信号,提出基于JADE盲源分离和决策树识别的通信信号盲识别技术,该技术首先利用JADE盲源分离算法对截获到的混合信号进行分离,然后利用希尔伯特变换提取信号的瞬时特征信息,并构造出9个特征参数集,最后应用基于决策树识别的分类算法对通信信号进行调制类型的识别,仿真实验证明了利用该算法较好地满足了通信信号的盲侦察任务。然后针对具有部分稀疏性的通信信号,提出基于混合矩阵估计的欠定盲分离算法。该算法根据单源区间角度值的线性聚类特性,构造单源区间角度检索函数实现对单源区间的检索,同时估计源信号的个数;然后选取不同聚类区间上的点作为初始聚类中心,利用模糊C均值聚类算法估计混合矩阵。仿真结果表明,与传统聚类算法相比,该算法能够准确估计源信号的个数,并且在混合矩阵的估计精度和抗噪性方面有了明显的改善。最后研究了盲源分离算法在DS-CDMA通信盲侦察系统中的应用,提出基于FastICA的用户信息码和扩频码盲估计算法,通过MATLAB仿真比较叁种检测算法的估计性能,仿真结果显示基于FastICA用户信息码的估计性能明显优于最小均方误差和解相关算法,并且用户数目越少,其误码估计率越小,估计性能越高。同时由于FastICA盲源分离算法不必预先知晓DS-CDMA用户的信息码和扩频码信息就能准确估计出原用户信息,因此它非常适合应用于通信盲侦察系统中。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
盲侦察论文参考文献
[1].闫宇超.基于时频分析的跳频信号盲侦察算法研究[D].哈尔滨工业大学.2017
[2].么瑶.基于盲源分离的混合通信信号盲侦察技术研究[D].哈尔滨工程大学.2015
[3].杨保平,陈永光,谢贵武.频谱混迭无线电信号盲侦察识别技术[J].系统仿真学报.2014
[4].李海清,解静.OFDM信号的盲侦察技术分析[J].无线电工程.2010
[5].李莉,崔琛.基于峭度的盲分离在通信信号盲侦察中的应用[J].通信技术.2010
[6].赵雯雯.基于EMD的通信盲侦察技术研究[D].西安电子科技大学.2008
[7].刘雪.通信对抗盲侦察关键技术研究[D].西安电子科技大学.2008
[8].高婧.短波段跳频信号盲侦察技术研究[D].西安电子科技大学.2008
[9].付卫红,杨小牛,刘乃安,曾兴雯.基于独立分量分析(ICA)的通信信号盲侦察技术[J].四川大学学报(自然科学版).2007
[10].谭欢喜.盲侦察系统中信号特征的提取与匹配[D].西安电子科技大学.2007