基于无线电指纹识别算法的无线电磁环境在线监测系统研究

传统的电磁环境监测手段无法实现城市轨道交通线路各无线通信系统运行环境的实时在线监测。通过分析传统监测方法的不足,结合无线电指纹识别算法,提出一种实时、在线的电磁环境监测系统及测试方案。以LTE-M(基于长期演进技术的城市轨道交通车地综合通信系统)和TETRA(泛欧集群无线电)技术为例,阐述了无线电磁环境在线监测系统的组成、架构、工作流程及仿真核心干扰识别算法。该研究成果可为城市轨道交通无线通信系统的智能运维提供重要的技术支撑。

一种结合EWT和成分分析的无线电指纹提取方法

无线电台信号个体识别主要是提取无线电信号中的杂散成分,通过对杂散成分进行分析达到个体识别的效果;针对线电信号杂散成分具有非线性、非平稳性的特点,将经验小波变换(EWT)和信号成分分析结合起来,提出了一种新的信号特征提取方法;该方法首先利用EWT对信号进行自适应的分解处理,通过选取部分能够表征个体差异的信号成分进行特征值谱分析,并以信号成分的归一化特征值谱的差异为依据进行信号指纹特征的提取,再根据指纹特征对信号进行识别;仿真结果表明,该方法与希尔伯特黄变换(HHT)和局部积分双谱分析方法相比,具有更加优越的识别性能,并且具有更加优良的特征稳定性,同时受信噪比的影响较小。