基于Harr-SCML的军事空中对抗通信抗干扰方法研究

由于受到敌方电磁波等特定干扰,会造成军事通信信号信噪降低。提出了一种基于Harr小波与强分类器机器学习算法的军事空中对抗通信中抗干扰方法。建立通信抗干扰模型,判断出通信波形中的特征点的种类;利用Harr特征分类器样本进行分类。对于提取样本的Harr特征,利用决策树算法进行训练,能够将训练样本进行逐步分类,最终进行准确的军事通信。实验结果表明,改进方法能够获取准确的通信信号,误码率比传统方法降低了45%左右。