基于Harr-SCML的军事空中对抗通信抗干扰方法研究?

• 作者: 苗英恺
• 来源期刊: 电子器件
• 学科: 工学
• 关键词: 强分类器机器学习 空中对抗 Harr小波 抗干扰
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 电子电路设计分析及应用
• 页码范围: 882-886
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 字数: 3289字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-9490.2015.04.033

摘要

由于受到敌方电磁波等特定干扰，会造成军事通信信号信噪降低。提出了一种基于Harr小波与强分类器机器学习算法的军事空中对抗通信中抗干扰方法。建立通信抗干扰模型，判断出通信波形中的特征点的种类；利用Harr特征分类器样本进行分类。对于提取样本的Harr特征，利用决策树算法进行训练，能够将训练样本进行逐步分类，最终进行准确的军事通信。实验结果表明，改进方法能够获取准确的通信信号，误码率比传统方法降低了45%左右。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苗英恺	濮阳职业技术学院实训中心	23	52	4.0	7.0