导读:本文包含了干扰识别论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:信道化,干扰信号识别,雷达抗干扰
干扰识别论文文献综述
赵荣琦,张陆唯[1]（2019）在《基于FPGA的干扰信号识别研究》一文中研究指出基于现场可编程门阵列(FPGA)设计了一种信道化接收模块,用于干扰信号的时频分析,为雷达抗干扰过程中干扰特征的识别提供时频谱数据。采用多相滤波方法,实现了对干扰信号的检测。(本文来源于《舰船电子对抗》期刊2019年05期）
纪思,李天权,杨桥伟,张瑀明,束洪春[2]（2019）在《一种基于零序电流的输电线路行波保护雷击干扰识别方法》一文中研究指出高压输电线路跳闸主要是由雷击引起的。研究雷击电流波形能有效地提高判别雷击故障的准确性。且雷击产生的暂态信号在特定条件下可能对行波保护和暂态量保护产生不良影响,使其误动。针对这一情况,本文分别对雷击输电线路不同位置产生的电流行波进行详细的分析。并研究了雷击闪络与雷击未闪络的机理,发现雷击闪络产生的行波总体上呈现出单调变化,雷击未闪络时产生的行波在零轴上呈正负交替变化。针对这一发现提出了一种基于零序电流的输电线路行波保护雷击干扰识别方法。(本文来源于《电瓷避雷器》期刊2019年05期）
彭荣硕,董鹏曙,孟藏珍[3]（2019）在《基于1.5维谱的欺骗干扰识别方法》一文中研究指出针对欺骗干扰自动识别运算量大、干噪比较低时识别率低和识别模型的实时性不强等问题,研究了一种基于1.5维谱的欺骗干扰识别方法.首先对速度欺骗、距离欺骗和角度欺骗3种干扰信号进行1.5维谱估计,然后提取得到的图像的盒维数、信息熵和信号聚散度作为特征参数,构建叁维特征空间,最后将3个特征参数送入径向基函数(RBF)神经网络进行自动分类.仿真结果表明,该方法对欺骗干扰样式识别率较高,受干噪比影响相对较小,运算速度较快,具有较好的实时性.(本文来源于《空军预警学院学报》期刊2019年05期）
王志栋,安张辉,张成军,胡源,寇俊阳[4]（2019）在《甘肃武威南营地电场干扰识别及排除》一文中研究指出对甘肃武威南营地电场正常和异常情况的波形特征进行了对比分析,就2018年3月10日出现的数据异常状态,通过主、备用观测仪器的并行观测,固体不极化电极的更换以及观测线路的替换等方法,最终找出此次故障是由于测量外线路氧化虚接造成,按照规范进行了相关处理后,观测数据恢复了正常。此次故障排除过程,可以为地电场观测台站的观测故障判定及排除提供一种思路和方法,逐步提高地电场观测资料的质量,为地震前兆研究提供可靠的观测数据。(本文来源于《高原地震》期刊2019年03期）
王利云,刘奇,陈卯蒸,刘晔,王玥[5]（2019）在《宽带频谱序列干扰信号识别与统计方法》一文中研究指出随着科学技术的不断进步,射电天文台站趋于自动化,各类电子设备的广泛使用使得射电天文台站的电磁环境变得尤为复杂,如何有效识别和统计复杂频谱中的干扰信号是当前射电天文台站亟需解决的问题,故提出一种宽带频谱序列干扰信号识别与统计方法.首先,对每组宽带频谱进行信噪分离、识别频谱中的干扰信号;然后,对第1组宽带频谱信号识别结果及信号特征建立模板库,后续每组频谱的信号识别结果与模板库中对应频率的信号进行相似性分析,根据相似性分析结果,统计信号次数,更新模板库;实现宽带频谱序列干扰信号的识别与统计.针对QTT (QiTai Radio Telescope)台站实测频谱,运用该方法进行干扰信号识别与统计,能够有效识别并标记频谱中的干扰信号,并统计干扰信号随时间、方向的变化趋势.(本文来源于《天文学报》期刊2019年05期）
李艳[6]（2019）在《山西临汾台大地电场典型干扰与地震异常信号识别》一文中研究指出本文通过对山西临汾中心地震台大地电场资料分析,给出了农田灌溉、雷电、高压直流输电、铁丝网接地等几种常见自然因素引起的典型干扰曲线形态,以及河津、洪洞2次地震前的异常电信号图像特征,为今后观测数据处理、日常会商及异常跟踪分析等工作提供参考。(本文来源于《四川地震》期刊2019年03期）
杨林,张翔宇,李林,王国宏[7]（2019）在《基于时空频特征融合的距离-速度复合欺骗干扰识别技术研究》一文中研究指出针对距离-速度复合欺骗干扰信号形式复杂及识别难度大的特点,提出了一种基于时空频特征融合的距离-速度复合欺骗干扰识别算法。首先,分析真实目标和虚假目标在空域、频域和时域的特征差异;然后,针对真假目标在不同域的特征区别,分别提取回波点迹的空域特征和频域特征;最后,将提取的空域及频域特征在时域进行融合,采用先积累后判别和基于二进制检测两种特征融合方法,利用时空频融合特征对距离-速度复合欺骗干扰进行判决。仿真结果表明,该算法能够对距离-速度复合欺骗干扰进行有效的识别。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2019年12期）
黄国策,王桂胜,任清华,董淑福,高维廷[8]（2019）在《基于Hilbert信号空间的未知干扰自适应识别方法》一文中研究指出针对大样本下未知干扰类型的分类识别问题,该文提出一种基于信号特征空间的未知干扰自适应识别方法。首先,基于Hilbert信号空间理论对干扰信号进行处理,建立干扰信号特征空间,进而利用投影定理对未知干扰进行最佳逼近,提出基于信号特征空间的概率神经网络(PNN)分类算法,并设计了未知干扰分类识别器的处理流程。仿真结果表明,与两种传统方法相比,该方法在已知干扰的分类精度方面分别提高了12.2%和2.8%;满足条件的未知干扰最佳逼近效果随功率强度呈线性变化,设计的分类识别器在满足最佳逼近的各类干扰中总体识别率达到91.27%,处理干扰识别的速度明显改善;在信噪比达到4 dB时,对未知干扰识别准确率达到92%以上。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2019年08期）
余青松,杨仕平[9]（2019）在《最小能量框架的跟踪干扰识别和去噪算法》一文中研究指出讨论了基于离散信号空间上的最小能量(小波)框架的跟踪干扰信号识别和去噪算法。利用一组框架对采用相位调制的接收信号进行分解,如果受到跟踪干扰,则未干扰区信号和干扰区信号的3个分解子信号将呈现明显不同的能量分布特征,据此提出了一种跟踪干扰信号识别和自适应阈值去噪算法。理论分析和仿真结果表明,识别算法具备低虚警率和漏警率性能,而去噪算法有效抑制了干扰信号能量,10~(-2)误包率时,BPSK+1/2 Turbo信号中1/16尾部信号受到干信比值10 dB的高斯噪声干扰后,去噪算法获得了约4 dB的增益;而QPSK+1/2 Turbo信号中1/8尾部信号受到干信比值10 dB的高斯噪声干扰后,去噪算法可以把误包率性能从1降低至约0.67的水平。(本文来源于《电讯技术》期刊2019年07期）
钱剑勋,卢云龙,同伟[10]（2019）在《宽带DRFM有源欺骗干扰识别》一文中研究指出本文针对基于数字射频存储(DRFM)转发的宽带距离-速度(RGS-VGS)同步欺骗干扰的识别问题,建立了宽带RGS-VGS干扰的量化模型,并利用干扰的量化特性提出了一种基于神经网络(BP)的干扰识别方法。宽带干扰信号经DRFM量化后,其频谱中包含一系列假谱,假谱的位置与量化位数有关,其谱宽及调频率都变大。利用干扰误差角(JSEA)衡量信号频谱间的差异程度,并作为神经网络识别的特征参数。实验结果表明,在低量化位数条件下,宽带干扰能够在较低的信噪比条件下被正确识别。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年14期）
干扰识别论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
高压输电线路跳闸主要是由雷击引起的。研究雷击电流波形能有效地提高判别雷击故障的准确性。且雷击产生的暂态信号在特定条件下可能对行波保护和暂态量保护产生不良影响,使其误动。针对这一情况,本文分别对雷击输电线路不同位置产生的电流行波进行详细的分析。并研究了雷击闪络与雷击未闪络的机理,发现雷击闪络产生的行波总体上呈现出单调变化,雷击未闪络时产生的行波在零轴上呈正负交替变化。针对这一发现提出了一种基于零序电流的输电线路行波保护雷击干扰识别方法。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
干扰识别论文参考文献
[1].赵荣琦,张陆唯.基于FPGA的干扰信号识别研究[J].舰船电子对抗.2019
[2].纪思,李天权,杨桥伟,张瑀明,束洪春.一种基于零序电流的输电线路行波保护雷击干扰识别方法[J].电瓷避雷器.2019
[3].彭荣硕,董鹏曙,孟藏珍.基于1.5维谱的欺骗干扰识别方法[J].空军预警学院学报.2019
[4].王志栋,安张辉,张成军,胡源,寇俊阳.甘肃武威南营地电场干扰识别及排除[J].高原地震.2019
[5].王利云,刘奇,陈卯蒸,刘晔,王玥.宽带频谱序列干扰信号识别与统计方法[J].天文学报.2019
[6].李艳.山西临汾台大地电场典型干扰与地震异常信号识别[J].四川地震.2019
[7].杨林,张翔宇,李林,王国宏.基于时空频特征融合的距离-速度复合欺骗干扰识别技术研究[J].系统工程与电子技术.2019
[8].黄国策,王桂胜,任清华,董淑福,高维廷.基于Hilbert信号空间的未知干扰自适应识别方法[J].电子与信息学报.2019
[9].余青松,杨仕平.最小能量框架的跟踪干扰识别和去噪算法[J].电讯技术.2019
[10].钱剑勋,卢云龙,同伟.宽带DRFM有源欺骗干扰识别[J].电子技术与软件工程.2019