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利用高阶累积量切片对调频信号能量聚集和噪声抑制的特性,引入高阶累积量后置处理算子,提出一种新型的微弱性网络攻击信号高敏锐度检测算法。算法有效分离攻击信号的时频耦合,首先把信号采用离散分数阶傅立叶变换实现离散化处理,然后利用高阶累积量切片算子对攻击信号在分数阶傅立叶域上进行后置能量聚集,增大信号累积量,有效抑制了合法网络信号的背景干扰。仿真实验表明,新算法能在-15 dB低信噪比背景下,有效检测出隐蔽性很强的弱性网络攻击信号。能有效应用到计算机网络安全防御和对抗中。 相似文献
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对电磁脉冲信号相位特征的准确挖掘和参量估计可以有效准确地确定信号源的方位,实现对识别目标的准确定位。传统的相位特征挖掘算法采用贝叶斯估计算法,算法在受到脉冲干扰时估计性能不好。提出一种基于机器学习的电磁脉冲信号相位特征挖掘算法,实现对相位估计精度的改进提高。首先构建电磁脉冲信号的模型,得到相位特征挖掘模型原始模型,求解相位模糊数搜索结合解得到两个阵列输出数据的相位差。计算电磁脉冲信号参数相位补偿项,采用机器学习算法进行电磁脉冲信号相位特征挖掘,构建调频信号作为估计目标方位角的载波信号,采用最小二乘拟合求斜率最终实现相位特征等相关信息的挖掘。仿真实验表明,该算法能准确估计出电磁脉冲信号辐射源的相位等参数信息,相位特征挖掘性能较好,展示了优越的数据挖掘和目标检测定位性能。 相似文献
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利用IPIX雷达回波数据分析了海杂波的统计特性.并利用LFM信号在分数阶Fourier域良好的能量聚集性,提出基于分数阶Fourier变换的海面动目标检测方法.此方法能较好的聚集动目标回波能量,而对海杂波回波的能量聚集不明显,可以较好的检测出动目标.最后采用实测海杂波数据做了仿真分析,证实了此方法的有效性. 相似文献
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把卷积盲分离算法应用于雷达系统抗干扰中,提出一种新的雷达系统干扰抑制算法.该算法在时域中对四阶累积量进行联合块对角化,以实现雷达信号和干扰信号的盲分离.计算机仿真结果表明,在无噪及含噪情况下,该算法均可把卷积混合的雷达回波信号及干扰信号分离开来,且有很好的分离性能. 相似文献
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基于中心类型DFT矩阵特征分解的MA-CDFRFT(Multiangle Centered Discrete Fractional Fourier Transform)算法在计算一组离散分数阶傅立叶变换DFRFT(Discrete Fractional Fourier Transform)时充分利用FFT运算来减小运算量。结合偶数点离散傅立叶变换DFT(Discrete Fourier Transform)运算的对称性原理，通过数学推导将MA-CDFRFT算法中的一维对称性扩展到频率和变换阶数的二维平面上。利用这个二维对称性原理，改进算法将原算法的主要计算量减小了一半左右。仿真测试结果证明了改进算法的正确性。 相似文献
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传统方法中对网络入侵信号的挖掘采用基于相位匹配的Fourier变换方法,对入侵信号的边缘特征不能很好挖掘,提出一种采用Radon变换的网络入侵信号特征挖掘方法,基于特征分解原理,在时频空间中构建入侵信号的协方差矩阵,采用多特征向量奇异值分解方法挖掘入侵信号的边缘积分特征。运用Radon变换把由原来的点-直线对偶变成了点-正弦曲线对偶,优化对边缘积分特征的挖掘效果。在笛卡儿坐标空间中将挖掘数据分解为两个空间向量,实现特征挖掘。仿真实验表明,采用该算法进行大型网络入侵信号的特征挖掘,能有效检测出入侵信号的边缘积分特征信息,实时防护能力好,提高对入侵信号的发现能力。 相似文献
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研究OFDM系统中的同步问题,通过对LFM信号在分数阶傅里叶域能量汇聚性的分析,提出一种基于FRFT的具有较低复杂度的联合载波频率、采样频率以及符号定时的同步算法.该算法在分数阶傅里叶域对由插入到OFDM符号中的LFM信号所产生的对称点进行搜索,结合FRFT的时移、相移以及分数阶卷积等性质,对3种偏差进行估计.仿真结果表明,该算法的性能随LFM信号长度的增加而提高,且优于其他同类算法. 相似文献
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分析了基于二阶统计的CSPRIT算法在空间相关高斯噪声环境中存在的问题，提出将四阶累积量与CSPRIT算法相结合，处理一维二元相移键控信号（BPSK）和多元幅移键控信号（MASK），实现信号到达角（DOA）的估计和波束形成器的构造。与基于二阶统计的CSPRIT算法相比，基于四阶累积量的改进算法能够有效抑制空间相关的高斯噪声，提高信号估计精度。计算机仿真验证了该算法的有效性。 相似文献