基于细微特征的通信信号分类识别研究的中期报告.docx

基于细微特征的通信信号分类识别研究的中期报告
本研究的目标是针对不同类型的通信信号进行分类识别，以实现对信号的智能化识别和分类。本中期报告主要介绍了本研究在前期的研究成果的基础上，进一步深化研究、完善实验方案和开展实验的进展情况与结果。
一、研究背景与意义
通信系统中存在着大量的不同类型的通信信号，如无线电信号、雷达信号、导航信号等，对这些信号进行准确的分类识别有助于保障通信与信息安全。因此，针对通信信号的分类识别已成为近年来的研究热点。传统的基于主观规则的方法面临着分类精度不高、无法实现自动化等问题，基于细微特征的通信信号分类识别则成为一个新的研究方向。通过分析通信信号的特征参数，利用机器学习等技术，可以快速、准确地对信号进行分类。
二、研究方案
本研究采用以下步骤进行：
1.数据采集与预处理：选取多种类型的通信信号，采用无线电信号录制仪和数字信号处理器进行采集；对采集的信号进行预处理，包括去噪、滤波、去除干扰等。
2.特征提取：提取信号的时域特征、频域特征和小波特征等。
3.特征选择：采用信息增益和相关系数法选择相关性较高的特征。
4.分类模型构建：采用随机森林、支持向量机等分类模型进行训练和测试。
5.性能评估：采用准确率、召回率、F1值等指标对分类器进行性能评估。
三、实验结果与分析
在实验中，我们选取了20种不同类型的通信信号，如正弦波、方波、调频信号等，进行采集和预处理。通过特征提取和选择，我们筛选出了20多个特征参数，进一步构建分类模型。
我们采用了随机森林和支持向量机两种分类器进行训练和测试，结果表明，两种分类器在不同信号类型的分类上均取得了较好的性能表现，其中随机森林模型的准确率较高。比较不同模型的性能表现，发现在不同信号类型的分类中，各模型的性能差异较大，这可能与信号的特征参数差异有关。
四、总结与展望
本研究基于细微特征的通信信号分类识别研究的中期报告中，我们完善了实验方案，开展了相关实验研究，并取得了较好的分类效果。同时，基于不同信号类型的性能表现差异，我们计划继续优化特征提取和选择的方法，以及采用其他分类模型进行训练和测试，进一步提高分类的准确率和泛化能力。