导读:本文包含了电台指纹识别论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:指纹识别,信号,电台,指纹,特征值,特征,积分。
电台指纹识别论文文献综述
眭萍,郭英,张坤峰,李红光[1]（2019）在《半监督条件下的CRC跳频电台指纹特征识别》一文中研究指出针对跳频电台指纹特征差异细微、对噪声影响敏感,同时非合作条件下跳频信号的识别训练标签数据不足问题,提出了一种基于合作表征分类器(collaborative representation classifier,CRC)的半监督条件下跳频电台指纹特征识别算法。以跳频电台开机瞬态信号的包络特性作为电台个体的指纹特征,利用对噪声"不敏感"的高阶累积量估计来抑制噪声;通过构造半监督条件下的CRC实现对未标定训练数据的有效利用。实验表明,与传统有监督训练相比,该方法在抑制噪声的同时,能够充分利用未标定训练数据特征,对目标特征具有更高的识别率。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2019年01期）
高伟[2]（2017）在《通信电台信号指纹识别技术研究》一文中研究指出通信电台信号指纹识别技术通过不同电台设备因硬件上的差异而表现在发射信号上的信号指纹信息来对信号进行分辨与识别,判断信号来自哪一设备,继而实现对设备的监测、追踪等。本文针对相同型号、相同工作模式下的不同通信电台个体,通过获取电台非稳定工作状态下的暂态信号,从多角度对暂态信号指纹提取方法进行研究,力求构建有效的信号指纹特征,设计分类器模型实现不同通信电台信号的分辨与识别。论文的主要贡献和创新点如下:(1)提出了一种暂态信号提取方法。该方法包含信号预处理、暂态信号起始点定位、暂态信号结束点定位叁部分。在信号预处理部分设计了滤波器对接收信号进行滤波;在暂态信号起始点检测部分研究了基于短时能量检测的信号起始点检测方法;并通过暂态信号提取方法从接收信号中提取暂态信号。(2)研究了暂态信号指纹提取方法。首先从时域包络出发研究了暂态信号Hilbert变换包络的高阶矩R/J特征,实测信号实验结果表明:R/J特征在高信噪比下具有较高的有效性但是抗噪声干扰能力较差。然后提出了一种基于复Morlet小波的暂态信号包络指纹特征提取方法,该方法对小波提取的信号包络进行多项式拟合,利用拟合多项式的系数作为信号指纹特征,实测电台信号仿真实验表明:该指纹特征具有更高的有效性和更强抗噪声干扰能力。最后研究了时频分析提取暂态信号时间-频率能量分布特征作为暂态信号指纹的方法,实验结果表明:该特征满足暂态信号指纹的唯一性与不变性,对不同电台信号拥有较高的区分度且受噪声影响较小。(3)结合各种特征的优点与不足,提出了一种融合指纹特征作为分类依据进行了电台信号的分辨识别。实验结果表明:对不同电台信号,融合指纹特征具有比单一特征更强的分辨识别能力。另外,结合SVM与集成学习方法设计了集成分类器模型。通过实验对集成分类器的性能进行验证,实验结果表明:集成分类器模型相比单一分类器都拥有更强的分类识别能力和抗噪声性能。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2017-11-27）
王翔,张喆[3]（2015）在《“指纹”识别：给你一双战场“火眼金睛”》一文中研究指出专家简介 黄知涛，国防科技大学电子科学与工程学院教授，博士生导师，信息与通信工程方向学术带头人。多年从事辐射源指纹识别基础理论及其应用研究，发表相关SCI论文50余篇。第十四届全军学习成才标兵，中国青年科技工作者协会理事，全国百篇优秀博士学(本文来源于《解放军报》期刊2015-07-16）
温玉仓,孙严冬,朱荣法[4]（2012）在《基于指纹识别的通信电台识别仿真算法研究》一文中研究指出研究电台准确识别的问题。在准确跟踪敌台活动、检测有效信息的过程中,由于信号受到哭声影响,实现识别较难。当待识别电台是相同调制模式和型号的不同电台个体,发射信号的差别非常细微。传统的关于暂态信号的识别方法是利用瞬间的暂态信号提取细微特征信息,造成信号的信噪比不高,不能正确识别电台信号。为了解决上述难题,提出了应用电台指纹的电台识别技术,通过对电台的稳态信号进行分析,计算信号的双谱特性,采用方形双谱和核主元分析算法,提取出信号中细微的指纹信息,通过分析电台的指纹信息完成电台的识别。实验表明,这种方法能够准确将差别细微的电台识别出来,避免传统方法信噪比不高的问题,保证了电台识别的准确率,取得了满意的结果。(本文来源于《计算机仿真》期刊2012年03期）
刘明骞,李兵兵,吴启军[5]（2011）在《基于矩形积分双谱和核主分量分析的电台指纹识别》一文中研究指出目的解决传统的积分双谱特征维数比较大而导致分类器的稳健性和电台的正确识别率下降的问题。方法首先选择矩形积分双谱作为识别的特征参数,然后采用了核主分量分析方法进行降维,最后采用基于核函数的支持向量机分类器(SVM)实现对电台指纹的识别。结果给出一种方法,实现了同种型号相同调制方式的3部不同电台的识别。结论该算法有效地降低了特征维数,较大地提高了电台的正确识别率。(本文来源于《西北大学学报(自然科学版)》期刊2011年01期）
吴启军[6]（2010）在《电台指纹识别算法研究》一文中研究指出由于各个电台在硬件上存在着某种细微的差异,因而在发射信号上表现出区别于其它电台的个体特征。电台指纹识别技术就是利用这些个体特征,判别信号来自哪个电台,进而实现电台跟踪,并为判定通信网络的组成等提供重要依据的一项技术。电台指纹识别技术是由雷达个体识别技术发展而来的,已经成为通信信号侦查领域的一个重要的课题。本文在特征分析的基础上,针对同种型号、相同调制模式的不同电台个体进行了电台个体识别技术的研究。论文首先研究了个体特征的基本理论,并从其产生的机理出发,对传统的电台识别算法进行了研究分析;随后,针对LS-EVD算法信噪比估计精度的不足,提出了一种基于新的自相关矩阵的构造方法和信号子空间估计方法的LS-EVD改进算法。仿真结果表明,改进的算法有效地降低了信噪比估计的估计误差,提高了电台识别的性能;最后,对传统的基于双谱的电台指纹识别算法进行了分析,针对传统算法中积分双谱特征维比较大的问题,本文采用了核主元的分析方法进行降维,提出了一种基于积分双谱和核主元分析的电台识别算法。仿真结果表明,该算法有效地降低了特征维,较大地提高了电台的正确识别率。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2010-01-01）
电台指纹识别论文开题报告
（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：
通信电台信号指纹识别技术通过不同电台设备因硬件上的差异而表现在发射信号上的信号指纹信息来对信号进行分辨与识别,判断信号来自哪一设备,继而实现对设备的监测、追踪等。本文针对相同型号、相同工作模式下的不同通信电台个体,通过获取电台非稳定工作状态下的暂态信号,从多角度对暂态信号指纹提取方法进行研究,力求构建有效的信号指纹特征,设计分类器模型实现不同通信电台信号的分辨与识别。论文的主要贡献和创新点如下:(1)提出了一种暂态信号提取方法。该方法包含信号预处理、暂态信号起始点定位、暂态信号结束点定位叁部分。在信号预处理部分设计了滤波器对接收信号进行滤波;在暂态信号起始点检测部分研究了基于短时能量检测的信号起始点检测方法;并通过暂态信号提取方法从接收信号中提取暂态信号。(2)研究了暂态信号指纹提取方法。首先从时域包络出发研究了暂态信号Hilbert变换包络的高阶矩R/J特征,实测信号实验结果表明:R/J特征在高信噪比下具有较高的有效性但是抗噪声干扰能力较差。然后提出了一种基于复Morlet小波的暂态信号包络指纹特征提取方法,该方法对小波提取的信号包络进行多项式拟合,利用拟合多项式的系数作为信号指纹特征,实测电台信号仿真实验表明:该指纹特征具有更高的有效性和更强抗噪声干扰能力。最后研究了时频分析提取暂态信号时间-频率能量分布特征作为暂态信号指纹的方法,实验结果表明:该特征满足暂态信号指纹的唯一性与不变性,对不同电台信号拥有较高的区分度且受噪声影响较小。(3)结合各种特征的优点与不足,提出了一种融合指纹特征作为分类依据进行了电台信号的分辨识别。实验结果表明:对不同电台信号,融合指纹特征具有比单一特征更强的分辨识别能力。另外,结合SVM与集成学习方法设计了集成分类器模型。通过实验对集成分类器的性能进行验证,实验结果表明:集成分类器模型相比单一分类器都拥有更强的分类识别能力和抗噪声性能。
（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。
电台指纹识别论文参考文献
[1].眭萍,郭英,张坤峰,李红光.半监督条件下的CRC跳频电台指纹特征识别[J].系统工程与电子技术.2019
[2].高伟.通信电台信号指纹识别技术研究[D].北京邮电大学.2017
[3].王翔,张喆.“指纹”识别：给你一双战场“火眼金睛”[N].解放军报.2015
[4].温玉仓,孙严冬,朱荣法.基于指纹识别的通信电台识别仿真算法研究[J].计算机仿真.2012
[5].刘明骞,李兵兵,吴启军.基于矩形积分双谱和核主分量分析的电台指纹识别[J].西北大学学报(自然科学版).2011
[6].吴启军.电台指纹识别算法研究[D].西安电子科技大学.2010
论文知识图
