[发明专利]一种基于支持向量数据描述的超短波威胁信号感知方法

说明书

本发明公开了一种基于支持向量数据描述的超短波威胁信号感知方法，该方法主要由信号采集、时频分析、数据降维、支持向量数据描述模型训练和在线威胁感知等模块组成。主要步骤为：利用射频板卡采集空间中我方信号；根据短时傅里叶变化理论对基带复数信号进行时频分析生成时频谱图，并构建我方信号时频谱图数据库；根据图像预处理技术和主成分分析理论将时频谱图转化为低维度特征向量；训练支持向量数据描述模型构建能够囊括所有目标样本的最小超球体，落入超球体内部的样本则判定我方信号，而位于超球面外的样本则被判定为潜在威胁信号。本发明只需利用我方信号数据库，构建非威胁信号的支持向量数据描述模型，有效解决威胁信号的开集问题。

技术领域

本发明涉及认知无线电中的频谱感知技术，更确切地说，本发明主要涉及一种基于支持向量数据描述的超短波威胁信号感知方法，属于认知无线电频谱感知的前沿技术。

背景技术

超短波通信是利用频率区间为30MHz～300MHz的无线电波传输信息的通信方式，主要依靠地波传播和空间视距传播。超短波通信装备辐射距离通常可达几千米至十几千米，具有通信频段宽、通信容量大的特点，被广泛应用于电视、调频广播、移动通信、雷达探测、军事通信等领域。

随着电磁环境的日益复杂，超短波频段通信安全威胁也趋于多元化，超短波通信系统容易受到敌方的侦查、测向和干扰，尤其是具有破坏性的压制干扰；此外，非法占用超短波频段信道的通信设备，也会对我方正常通信造成一定威胁；在某一区域内出现敌方超短波频段通信信号，则间接说明非己方单位在该区域的电磁波活动乃至军事行动，对我方军事力量构成潜在的威胁。面对大量形式各异的威胁信号，传统的依靠人为处理方法早已不堪重负，从而需要实现对潜在威胁信号的智能感知，以减轻认知与响应压力。检测和预警威胁我方正常超短波通信信号，使指战员对超短波频段的安全状况有一个全面的了解，对复杂多变的威胁信号做出快速响应，为电子对抗、通信抗干扰提供信息支援；通过感知敌方通信信号，探测海上和空中威胁平台，在较远距离上探测发现敌威胁目标信号，为我水面编队可能遭遇的空中或海上威胁提供早期超视距预警尤为重要。

目前在电子战场景下频谱感知技术主要集中在干扰检测与识别、非协作通信信号调制方式识别和对特定信号识别，主流的频谱感知方法有能量检测法、匹配滤波法和循环平稳检测法等，能量检测法对噪声适应能力有限，匹配滤波法需要知道被检测信号的先验信息，循环平稳检测法计算复杂度较高，并且这些常规方法难以检测大量形式各异的威胁信号；近年出现了基于深度学习的频谱感知方法，深度神经网络需要大量训练数据优化模型参数，而威胁信号数据获得代价昂贵，并且威胁信号日新月异，其数据集属于一个典型的开集，构建一个较为完备的威胁信号数据库具有很大难度，因此基于深度学习方法目前大多针对特定调制方式信号的频谱感知。

针对现有技术的不足，本发明要解决在威胁信号开集背景下的感知模型构建问题，其特点在于只需依赖我方通信信号数据库，训练非威胁信号的支持向量描述模型，所提出的方法能有效解决威胁信号的开集问题，适用于超短波频段威胁信号的智能感知，具有适应性强、运算时性等特点。

发明内容

针对日益复杂的电磁环境和多元化的威胁信号形式，本发明主要提出一种超短波频段威胁信号的智能感知方法，其主要特点是通过构建我方超短波通信信号完备的特征数据库，并利用该数据库训练一个二分类模型判定未知信号是否来自我方通信设备，反之也可通过该模型感知潜在威胁信号的存在。

为了实现上述目的，本发明所述的基于支持向量数据描述的超短波威胁信号感知方法包括：信号采集(00)、时频分析(01)、数据降维(02)、支持向量数据描述模型训练(03)和未知信号的威胁测试(04)组成。其中，信号采集以硬件形式存在，时频分析、数据降维和支持向量数据描述模型训练以软件形式存在。

所述的信号采集模块(00)输入为训练阶段空间中传播的我方信号x(n)，输出端采集复数信号x_I(n)+j*x_Q(n)连接时频分析模块的输入端，信号采集模块用来去掉空间传输超短波信号的载频成分，并转化为基带复数信号进行数字信号处理。