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摘要：通信电台个体特征识别是根据各个电台存在的细微的差别，从信号中提取出可以用来区分的电台特征的主要信号，从而有效的实现对通信电台个体他正的研究分析和识别，并对这些电台进行监测和跟踪。因此通信电台个体特征的识别和研究是至关重要的，对传统的模式产生了很大的冲击力。通信电台个体识别可以根据电台的细微差别就能识别出不同的电台个体，因此在无线电安全通信、军事通信等具有重大的意义。本文主要进行了通信电台个体特征的概述，采用短视频率波动信息作为电台的个体识别特征，可以有效的避免个体特征信号在提取中存在的一些问题，提高个体识别的技术。
词：通信电台；个体特征；个体识别
一、通信电台个体特征的概述
（一）通信电台个体特征的概念和特征
每个通信电台都具有各自独特的特征，可以用来反映电台的个体特征的技术特征，这些个体特征主要存在于电台输出的信号源之中，具有一定的稳定性，并且他们之间相互不同。通过这些存在的差异可以对通信电台信号特征进行分析和研究，从而可以高效的完成对相同通信体制、工作频率等信号源进行个体识别。
通信电台信号源的个体特征具有一定的特性。必须满足这些特性，才能称得上是属于通信电台的个体特征。
第一特征的唯一性，可以用来区分电台之间的而不同的信号特征，他们是唯一的，不同的。
第二是特征的普遍性，用来通信电台个体识别的信号针对任意的个体来说都是普遍存在的，并不是仅仅存在于一部分个体当中，。这样的才能满足电台信号个体特征的识别。
第三是特征的稳定性，电台个体识别所需要的信号必须是稳定的，不会因为时间等原因的而变化而产生变化，这类信号用于电台个体识别具有较高的可信度。
第四是特征的可检测性，用来电台急性个体识别的信号个体特征必须具有可检测性，可以运用现代信息技术从个体当中检测出来，并进行分析和研究。
能够符合以上特征的信号就被称为电台个体特征，这类个体特征可以有助于我们能够从信号源的外部对电台的个体进行识别，是进行区分电台个体差异的重要依据。
但是在通信电台个体特征信号的获取中会存在一定的困难，受到很多年因素的影响，使得通信电台个体特征信号在提取问题上变得十分的复杂，并不利于通信电台个体识别工作的开展。但是通信电台所需要的个体特征信号必须是稳定的、唯一的，普遍存在于所有的个体之中的，可以用信息技术检测出来的，虽然受到各种因素的影响，但是这些特征是不会改变的，
（二）个体特征对信号的影响
通信电台产生的个体特征信号是不同的，他们会附加到发射的信号之上，在发射的过程中因为各种各样的因素会产生一定的影响、虽然他们产生的工作机理是不同的，但是最终都会体现在幅度、载频或者相位上。
基带信号和载波信号会受到调制规律的影响，还会受到发射机上的一些影响，这上面载有个体差异的特征，会影响到发射信号的幅度等，因此需要寻找合适的方法将个体特征信号从电台中提取出来，还不会影响到个体特征的稳定性。
（三）信号载频稳定度
从信号接收的角度考虑，个体信号附加在发射信号当中，接收到的无线通信心血号载频在进行测量的时候会受到两方面因素的影响，从而对信号载频的稳定性产生一定的影响。两方面的因素是发射电台本身频率的稳定度和信号传输过程中引起的频移的影响。
发射电台本身频率的输出信号会受到原有噪声和外部干扰等因素的影响，所有的信号通过这个传输器的时候，都会对本身的幅度和相位都能进行调整，因此传输器最终传输的信号的相波会发生一定的变化。
发射电台振荡器存在的相位噪声会引起信号频谱的变化，对信号传输也会产生一定的影响。在发射电台调制信息和振荡器的信号进行混频的时候，会影响到噪声相波，在进行传输的额过程中，相位噪声很容易被接收器所接受，主要体现在接受信号的载频当中，信号载频稳定度作为不同电台的细微特征，用来电台进行个体识别。
（四）载波波动特征的提取
不同的电台所具有的稳定度是不同的，产生的细微差别也是不同的，因此可以用来进行个体的识别，但是这种差别又是极其微小的，相同型号的通信电台之间的载波波动会更小，因此若是采用比较传统的电台个体识别技术很难进行频率稳定度特征的区分。因此要想更加精准的提取频率的波动信息，有效的解决个体识别的问题，需要提高载波波动特征的提取技术，巧妙的避免因为一些因素导致识别精度的难题。一般采用载波的伪调制和三次样条方法提取信号瞬时包络。
三、基于双谱特征的通信电台个体识别提取方法
现如今进行通信电台个体识别信息提取一般采用的是双谱，已经被广泛的应用到电台个体识别当中，有效的避免了因为个体信号特征提取受到的一些因素的影响，直接使用高阶谱特征参数一般维数是比较高的，会影响到分类的准确性。因此在采用双谱特征进行个体识别提取的时候，一般会采用降维的措施，提高了工作效率，同时更加适用目标的提取。在积分双谱计算中存在非均匀采样的问题，比较难满足相位信息的保持性等问题，而且会存在双谱值的遗漏或重复利用的现象，导致分类特征的精度下降。因此在采用双谱特征进行电台个体特征提取的时候，需要注意到这些问题，避免精度下降现象的出现。
双谱特征主要包括信号双谱估计方法和积分双谱特征仿真，双谱估计方法主要可以采用参数化和非参数化两种方法。根据电台个体特征信号的不同情况，采用不同的方法来进行信号特征的提取。
一般采用非参数化双谱估计法，用于计算DFT系数的三阶相关：
四、结语
总而言之，通信电台的个体特征的提取和识别可以获得信息特征、目标个体特征等诸多的信息，使得电台个体特征在电子领域占据非常重要的地位。虽然每个通信电台在频率上都具有一定的差异，这些细微的差异成为了电台的主要特征，但是由于特征十分微小，在进行提取的时候也会受到很多因素的影响，若是进行直接提取的话会对识别精度造成很大的影响。因此通信电台个性特征识别技术显得尤为重要，可以通过从个体特征信号中提取不同的波形，将不同几何和分布的不同作为主要的特征，使得通信电台个体识别的技术有所提高。随着硬件技术的不断进步，电台的个体之间存在的差异会逐渐的缩小，相同电台之间的频率会越来越相似，个体识别的难度会越来越大，因此需要不断的提升电台个体特征识别和提取的技术，才能更好的进行通信电台的个体特征识别，在电子领域发挥自身更加重要的作用。
参考文献
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论文作者:贺兴 刘鑫,马龙
论文发表刊物:《科技新时代》2019年7期
论文发表时间:2019/9/10
标签：个体论文; 特征论文; 电台论文; 信号论文; 通信论文; 载频论文; 载波论文; 《科技新时代》2019年7期论文;