地空通信干扰信号的K-均值聚类识别
本文提出了利用无线电监测设备解调出的音频信号，采用聚类分析算法实现了航空地空通信干扰信号的识别。基于音频信号的短时平稳性提取了待识别音频中的特征参数，并采用K-均值聚类算法对样本集的聚类中心进行二次聚类，计算其聚类中心与样本集之间的欧氏距离判断音频信号类型，根据其判别结果米判断航空保障中的地空通信是否受到了干扰。通过实验表明该方法的识别率较高，并且对数据进行了相应的归一化处理，所以识别的音频信号无需与静音时相比较，其实时识别的可用性较好。不过，虽然文中对K-均值聚类算法的聚类中心K对判别结果的影响做了探讨，但是对于航空数据链和FM对讲的音频识别效果仍然不是很理想，以后工作的重点：一是寻找更有效的特征参数和相应的分类方法，提高识别率，并将该方法应用到实际的航空无线电信号监测中，以实现无线电监测设备对航空干扰信号快速、自动、高效的识别；二是将此方法应用推广到其它频段的无线电监测中。
航空工程 地空通信 干扰识别 无线电监测 音频信号 K-均值聚类算法
张自豪 马方立 裴峥
西华大学,无线电管理技术研究中心,四川,成都,610039 四川省无线电监测站,四川,成都,610016
国内会议
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106-111
2013-11-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）