基于聚類分析的調頻廣播信號識別方法研究.pdf

1、隨著國民經(jīng)濟和國防建設的飛速發(fā)展，無線電頻譜資源已經(jīng)成為稀缺的戰(zhàn)略資源。調頻廣播（Frequency Modulation Broadcast）是無線電技術的重要應用，在豐富人們生活、保障交通安全、災害搜救等方面起著重要作用。針對調頻廣播信號使用過程中出現(xiàn)的干擾以及非法使用等問題，本文提出了一種基于聚類分析的調頻廣播信號識別方法。
　　不同于廣播信號語音識別（Auto Speech Recognize），本文方法在調頻廣播信號的頻

2、域上，通過中頻測量獲取調頻廣播信號的實測帶寬、信號強度和頻域波形等詳細的信息，完成對中頻測量數(shù)據(jù)的特征提取。使用基于密度的聚類分析思想進行調頻廣播信號識別，并且進一步用于“黑廣播”的發(fā)現(xiàn)中。鑒于聚類分析算法本身優(yōu)良性質，本文提供的實測實驗結果表明基于密度的聚類分析方法比傳統(tǒng)的圖形匹配更適合應用于調頻廣播信號的識別。本文主要的研究工作如下：
　　1、數(shù)據(jù)的預處理和特征提?。横槍V播頻段各個頻點不同時刻頻譜形狀的差異，提取均值、方差、

3、短時平均能量、歸一化峰度、峭度、零中心歸一化絕對值的標準差六個特征，縮減待識別數(shù)據(jù)維數(shù)，提高識別效率，減少計算量，盡可能集中表征中頻測量數(shù)據(jù)顯著類別差異。實測實驗結果表明上述六個特征適用于對調頻廣播信號的識別。
　　2、基于聚類分析的調頻廣播信號識別：首先對本文使用的基于密度的聚類分析方法進行了詳細描述，結合本文待處理問題的特點，提出標準化歐式距離并用于基于密度的聚類分析方法中，通過實測實驗驗證了提出的改進方法可在頻域上對靜音、音