[发明专利]一种基于支持向量机的协作干扰检测方法

摘要

本发明公开了一种基于支持向量机的协作干扰检测方法，该方法首先对不同类型的干扰信号进行运算分别得到干扰信号的特征参数，并用得到的特征参数对支持向量机进行训练得到支持向量机的分类模型；其次对多个节点的接收信号进行能量检测，得到干扰检测结果；将干扰检测结果和信号的特征参数传输到数据融合中心，数据融合中心根据干扰检测结果确定是否存在干扰信号，若存在干扰信号，则对干扰信号进行基于支持向量机算法的干扰识别，确定干扰类型。本发明可以准确的识别干扰信号的特征，有效的抵抗多径衰落。

主权项

一种基于支持向量机的协作干扰检测方法，基于一个具有多节点的协作检测体系，其中一个节点作为数据融合中心，其余节点作为协作节点，其特征在于包括以下步骤：（1）提取不同类型干扰信号的特征参数，干扰信号的特征参数为载波因子系数、平均频谱平坦系数、白噪声因子、频域矩峰度系数和频域矩偏度系数，然后将不同类型干扰信号的特征参数进行支持向量机块算法运算，得到支持向量机分类平面；（2）每个节点均将各自接收到的信号所使用的频段分成多个子频段，每个子频段内的信号称为子信号；（3）每个节点分别对各自的子信号进行能量检测，并将各自的子信号的能量检测结果进行合并得到每个节点的干扰检测结果，每个协作节点将各自的干扰检测结果传输到数据融合中心；（4）每个节点均对各自接收到的信号进行特征参数的提取，每个协作节点将各自提取到的特征参数传输到数据融合中心；（5）数据融合中心根据各个协作节点的干扰检测结果和数据融合中心自身的干扰检测结果，采用K秩准则对各节点的干扰检测结果进行融合，得到总的干扰检测结果；若总的干扰检测结果显示不存在干扰信号，在规定的时间间隔后转到步骤（2），否则转到步骤（6）；（6）数据融合中心根据各个协作节点传输的特征参数和数据融合中心自身的特征参数，采用选择合并准则对各节点的特征参数进行融合得到新的特征参数，然后利用支持向量机算法将新的特征参数匹配到支持向量机分类平面中，从而识别干扰信号的类别；在规定的间隔时间后，转到步骤（2）。