基于决策树与深度学习的通信干扰信号识别研究

本篇文档主要探讨的是通信干扰信号的识别技术，特别是针对抗干扰通信中的关键任务。研究分为两个部分：基本部分和扩展部分。 在基本部分（1），目标是生成六种常见的通信干扰信号，包括： 1. **单音干扰**：表现为单频连续正弦波，时域由公式给出，其功率、频率和相位随机化，确保相位服从均匀分布。通过设定参数，可得到典型的时域波形和单边频谱。 2. **多音干扰**：在多个离散频点上发射，具有周期性的冲击特性，形成10个间隔10Hz的冲激。 **宽带噪声干扰**：由高斯白噪声经过宽带滤波器处理，每个宽带范围都有阻塞噪声。通过设定滤波器参数，得到时域信号和单边频谱。 **窄带噪声干扰**：类似于宽带噪声，但通过窄带滤波器聚焦在特定频率范围，同样提供时域波形和单边频谱。 **宽带梳状谱干扰**：通过多个窄带滤波器合成，每个窄带对应一个阻塞信号，通过设定滤波器个数和频率，得到特有的时域和频域表现。 接着，研究重点在于特征参数的提取和选择，以及基于这些参数的分类。针对时域和频域信号，提取关键特征参数，如幅度、频率成分、能量分布等，以反映不同干扰信号的特性。在不同的干噪比（JNR）下，分析这些参数随噪声强度的变化趋势，并比较不同干扰信号间的区别。 在识别阶段，采用了决策树法进行分类，要求在高斯白噪声信道下，当干噪比范围在0~15dB时，识别正确率需达到95%以上。这是通信系统设计中的重要挑战，因为有效的干扰识别有助于提高系统的抗干扰能力。 扩展部分进一步引入了机器学习方法，如**神经网络（NN）**和**支持向量机（SVM）**，以提高干扰信号的识别性能。这两种机器学习模型利用深度学习或非线性分类的优势，优化特征选择和分类算法，以期在相同的干噪比条件下获得更高的识别精度。 总结来说，该文档深入研究了通信干扰信号的生成、特征提取和分类方法，特别强调了决策树法和机器学习在抗干扰通信中的应用，展示了在高噪声环境中的高效识别策略。这对于理解和设计抗干扰通信系统具有重要的理论和实践价值。