[发明专利]一种干扰类型识别方法

摘要

本发明属于通信技术领域，涉及一种干扰类型识别方法。本发明可以对处于复杂电磁环境的无线通信系统中的敌意干扰做干扰检测和识别，然后联合决策出当前电磁环境的状况，并对有干扰环境下的干扰类型进行分类；干扰检测主要从时域和频域两个方面来确定干扰的存在性；干扰识别主要是从时域、频域、时频域提取特征参数并使用决策树来将干扰分成时域干扰、频域干扰、扫频三大类并将部分干扰做了详细识别；本发明提取的干扰特征参数具有较好的鲁棒性并且对干噪比不太敏感，在使用算法复杂度较低的决策树判决方法的情况下也能具有较好的干扰识别性能。

主权项

1.一种干扰类型识别方法，其特征在于，包括以下步骤：a.提取信号的干扰特征参数；所述干扰特征参数至少包括：时域峰均比Rpm、时域矩峰度a4、归一化谱冲击标准差δps；b.判断提取的时域峰均比Rpm是否大于预设的时域峰均比门限值，若是，则判断信号的干扰类型为噪声脉冲干扰并结束判断过程；若否，则进入步骤c；c.对信号进行频域干扰检测，具体方法为：将信号做N_FFT点的FFT变换，然后做频域干扰检测处理，得到干扰频点个数N_Jam和干扰频点位置干扰功率和噪声功率P_Noise；d.根据步骤c的检测结果，判断NJam<1是否成立，若是，则判定当前信号没有干扰存在；若否，则进入步骤e；e.对步骤c中检测到的干扰进行分簇，如果有多个簇存在，则计算所有簇所在频点位置的标准差Cvar，具体为：对步骤c中检测到的干扰频点位置前后相减得到频点间隔向量将频点间隔△P_i小于6的当成同一个簇，分簇个数为N_Cluster，每一个簇中心频点位置为f.对信号做短时傅里叶变换，提取信号的时频图，并将时频图二值化，然后计算每个时间段内二值化序列的LZ复杂度，同时标记出每个序列的新模式数量和新模式出现的对应频点的位置，最终得到信号的平均LZ复杂度和时频图干扰频点位置的标准差的平均值Var；g.根据步骤a和步骤f中提取的特征参数，使用分类方法中的决策树将频域干扰和扫频干扰进行分类。