基本部分:1)生成单音干扰、多音干扰、宽带噪声干扰、部分频带噪声干扰、宽带梳状谱干扰、线性调频干扰等6 种通信干扰信号;2)选择合适的特征参数,采用决策树法实现对上述干扰信号的识别,高斯白噪声信道,干噪比(JNR)为0~15dB,识别正确率大于95%。扩展部分:选择合适的特征参数,采用NN 或者SVM 机器学习实现对上述干扰信号的识别,高斯白噪声信道,干噪比(JNR)为0~15dB,识别正确率大于95%。
实验主要完成了三部分工作。
1. 通信干扰信号的生成。对6种干扰信号进行了仿真。
2. 特