基于改进svm的通信干扰识别

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1、基于改进SVM的通信干扰识别　　摘要：目前直扩通信系统的抗干扰算法仅能够针对一种干扰类型进行抑制，因此有必要对各类干扰进行识别，从而选取相应的抑制算法。针对通信干扰的识别方法进行研究，建立基于SVM算法的通信干扰识别模型。常规SVM算法性能依赖于参数选取，而常规SVM算法参数选取多是通过人工经验选取，存在较大的随机性和盲目性，因此该文使用遗传免疫粒子群优化SVM算法，提高算法和识别模型的性能。使用Matlab针对研究的通信干扰识别模型进行仿真。研究结果表明，所建立的通信干扰识别模型性能优于常规SVM算法和BP算法建立的识别模型。　　

2、关键词：通信干扰识别；直扩系统；支持向量机；粒子群优化算法　　中图分类号：TN911?34；TN911.72文献标识码：A文章编号：1004?373X（2016）24?0026?04　　CommunicationjammingrecognitionbasedonimprovedSVM　　LIMin，LIShidong，HUANGXin　　（SchoolofInformationEngineering，HubeiUniversityforNationalities，Enshi445000，China）　　Abstract：Theant

3、ijammingalgorithmofDSSScommunicationsystemcanonlyrestrainatypeofinterference，soitisnecessarytoidentifyallkindsofinterference，soastoselectthe3correspondingsuppressionalgorithm.Therecognitionmethodsofcommunicationjammingarestudiedinthispaper.Acommunicationjammingrecognit

4、ionmodelbasedonSVMalgorithmisestablished.SincethepropertiesofconventionalSVMalgorithmdependonparameterselection，andtheparameterselectionoftheconventionalSVMalgorithmisselectedbymeansofartificialexperience，therearecertainrandomnessandblindness.Therefore，geneticimmunepar

5、ticlegroupoptimizationSVMalgorithmisusedinthispapertoimprovetheperformancesofthealgorithmandrecognitionmodel.SimulationstudyonthecommunicationinterferencerecognitionmodelisconductedwithMatlab.Theresultsshowthatthetheperformanceofthecommunicationinterferenceidentificati

6、onmodelestablishedinthispaperissuperiortothatoftheconventionalSVMalgorithmandBPalgorithm.　　Keywords：communicationinterferencerecognition；directspreadsystem；supportvectormachine；particleswarmoptimizationalgorithm　　0引言3　　直接序列扩展频谱通信因其良好的隐蔽性、保密性以及组网方便等优势在军事和民用领域得到了广泛应用。但是在

7、具有较强的干扰空间中，直扩系统的性能会受到强烈干扰。国内外专家针对直扩系统的抗干扰方法进行深入研究，提出了针对各种干扰的抗干扰算法。然后各种抗干扰算法往往仅能够针对一种干扰类型进行抑制。因此有必要对各类干扰进行识别，从而选取相应的抑制算法。本文针对通信干扰的识别方法进行研究[1?2]。　　SVM（SupportVectorMechine）算法因其具有良好的分类识别能力，而被广泛应用于分类识别领域。但是SVM算法性能依赖于参数选取，而常规SVM算法参数选取多是通过人工经验选取，存在较大的随机性和盲目性。本文使用粒子群优化（Partic

8、leSwarmOptimization，PSO）算法对SVM参数进行优化，以提高SVM算法性能，建立基于改进SVM算法的通信干扰识别模型。　　1干扰信号及特征提取　　直扩通信系统的干扰信号类型繁多，主要可以归纳为CW干扰、线性调频干扰