【摘 要】
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针对非合作通信场景下跳频信号自动化检测识别问题,在时频分析的基础上,提出了一种基于方向梯度直方图的跳频信号自动化检测模型。该模型通过时频分析方法将无线通信信号转化
【机 构】
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中国科学院大学网络空间安全学院,中国科学院信息工程研究所
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针对非合作通信场景下跳频信号自动化检测识别问题,在时频分析的基础上,提出了一种基于方向梯度直方图的跳频信号自动化检测模型。该模型通过时频分析方法将无线通信信号转化为时频瀑布图,采用方向梯度直方图特征表征跳频信号在时频瀑布图上呈现的独特结构特征。然后,采用基于adaboost的算法实现跳频信号的自动化检测,并且在室内多径信号环境下进行了测试验证。结果表明,在20dB信噪比条件下,检测正确率达到了97.51%。
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