论文摘要
本文设计、实现并评估了一种通过分析GSM信号来识别其发射设备的技术,此技术利用了高阶频谱分析算法(Higher Order Spectrum Analysis,HOSA)来消除接收信号中高斯噪声的影响,采取主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)提取出GSM谱信号的"指纹"特征,并利用BP神经网络对信号的"指纹"特征进行分类,以识别信号的发射设备。在本次试验场景中,我们用同一张SIM卡从6个不同品牌型号的手机采集了6类不同的GSM信号,然后采用3种技术手段对此6类G S M信号进行识别和分类。在本次仿真实验中,我们在对300个信号样本识别时能够达到90%左右的识别率,这个成果也进一步证明通过一系列信号处理以及模式识别技术,完全能够实现对GSM信号的识别。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李安平,赵哲,杨旭
关键词: 信号识别,高阶谱分析,主成分分析,神经网络
来源: 中国无线电 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技,经济与管理科学
专业: 电信技术
单位: 国家无线电监测中心
分类号: TN929.5;TN911.7
页码: 32-34
总页数: 3
文件大小: 1761K
下载量: 54
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