【摘 要】
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通信电台发射的信号通常表现出一定的细微特征差异,针对这种细微特征差异,提出了基于最大Lyapunov指数和盒维数的跳频电台个体识别方法。基于改进的Prony算法,提取样本信号跳
【机 构】
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电子工程学院309室,通信信息控制和安全技术重点实验室
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通信电台发射的信号通常表现出一定的细微特征差异,针对这种细微特征差异,提出了基于最大Lyapunov指数和盒维数的跳频电台个体识别方法。基于改进的Prony算法,提取样本信号跳变时刻的瞬时频率,分离并定量计算其最大Lyapunov指数和盒维数等瞬时特征,采用基于构造型神经网络的分类方法实现不同跳频电台的个体识别。实际数据的实验结果验证了算法的有效性。
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