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基于HOG-SVM的跳频信号检测识别算法
基于HOG-SVM的跳频信号检测识别算法
作者:
任俊星
吕志强
张萌
杨召阳
王文
魏冬
黄伟庆
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
跳频信号
检测识别
方向梯度直方图
支持向量机
摘要:
针对非合作通信场景下的跳频信号自动化检测识别问题,本文提出了一种基于方向梯度直方图与支持向量机的跳频信号检测识别算法.该算法将无线通信信号转化为包含时间、频率和幅度的时频瀑布图,采用方向梯度直方图特征提取算法将不同跳频序列在瀑布图上产生的独特结构特征提取出来.然后利用支持向量机将特征序列映射到高维空间,通过寻找最大间隔分离超平面,实现跳频信号的检测与多种跳频序列的识别,并依此建立跳频信号检测识别原型系统.最后在室内多径信道环境下进行了测试验证,该算法能够完全自动化的精确检测到开放电磁环境下的跳频信号并且能够实现对多种跳频序列的识别.在信干噪比不超过20dB时,针对不同跳频序列的平均识别正确率能够达到98.01%.
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篇名
基于HOG-SVM的跳频信号检测识别算法
来源期刊
信息安全学报
学科
工学
关键词
跳频信号
检测识别
方向梯度直方图
支持向量机
年,卷(期)
2020,(3)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
62-77
页数
16页
分类号
TN914.41
字数
11526字
语种
中文
DOI
10.19363/J.cnki.cn10-1380/tn.2020.05.06
五维指标
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
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研究主题发展历程
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跳频信号
检测识别
方向梯度直方图
支持向量机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
信息安全学报
主办单位:
中国科学院信息工程研究所
中国科技出版传媒股份有限公司
出版周期:
双月刊
ISSN:
2096-1146
CN:
10-1380/TN
开本:
大16开
出版地:
北京市海淀区闵庄路甲89号
邮发代号:
创刊时间:
2016
语种:
chi
出版文献量(篇)
252
总下载数(次)
7
总被引数(次)
629
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