基于时频序列差分与单类支持向量机的频谱异常检测方法技术

本发明专利技术提供一种基于时频序列差分与单类支持向量机的频谱异常检测方法和系统，包括：通过频谱仪实时采集接收到的卫星频谱数据，并对频谱数据进行离散化处理，得到频谱序列数据；对频谱序列数据进行时频序列差分处理，得到时间序列差分数据和频率序列差分数据；统计时间序列差分数据和频率序列差分数据的特征值，并对提取得到的特征值进行归一化等预处理，送入频谱历史数据库中完善历史数据；从历史数据库中构建模型训练数据集，训练OCSVM异常检测模型，并对实时频谱数据进行异常检测，得出检测结果；评价异常检测的效果。本发明专利技术采用通用设计，解决现有检测方法通用性差、重复设计的问题，实现卫星测控、数传、中继的不同类型射频信号频谱异常识别。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于卫星信号传输与处理，具体地，涉及基于单类支持向量机的频谱异常检测方法及系统，更为具体是一种基于时频序列差分与单类支持向量机的频谱异常检测方法及装置。

技术介绍

1、随着卫星通信业务的快速发展，空间频谱资源变得愈发紧张。针对现有空间频谱资源利用率不高的现状，动态频谱共享被认为是提高频谱利用率和缓解频谱资源稀缺的有效途径，然而，动态分配下的无线电使用环境复杂，尤其在卫星通信系统中，随着空中节点的数量越来越多，电磁安全的要求也不断提高。此外，星地距离遥远、传输损耗大的问题，使得卫星信号受到干扰的问题更加突出。

2、频谱异常检测是无线电频谱管理的重要组成部分，用于检测恶意干扰，非法占用等无线电异常，对于电磁环境的评估具有重要的意义。传统的频谱异常检测，主要依靠工作人员对实时的频谱数据进行人工判读，这类方法完全依赖人员自身的经验及专业知识，检测结果受主观影响，且在需要长期进行频谱监视的场景下，这类方法需要耗费较多的人力，影响频谱检测的效率。此外，数据库对比法和历史模型分析法，前者需要完备的频谱执照和数据库知识，后者需要长期的监测数据积累以及本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于时频序列差分与单类支持向量机的频谱异常检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于时频序列差分与单类支持向量机的频谱异常检测方法，其特征在于，所述步骤S2，包括：

3.根据权利要求2所述的基于时频序列差分与单类支持向量机的频谱异常检测方法，其特征在于，对于训练集样本xi,i＝1,...,l，OCSVM异常检测模型的训练目标表达式：

4.根据权利要求1所述的基于时频序列差分与单类支持向量机的频谱异常检测方法，其特征在于，所述特征值包括：均值、峰值、均方根、波峰因子、裕度因子、脉冲系数、形状系数、偏度、峭度。</p>

5.根据...

【技术特征摘要】

1.一种基于时频序列差分与单类支持向量机的频谱异常检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于时频序列差分与单类支持向量机的频谱异常检测方法，其特征在于，所述步骤s2，包括：

3.根据权利要求2所述的基于时频序列差分与单类支持向量机的频谱异常检测方法，其特征在于，对于训练集样本xi,i＝1,...,l，ocsvm异常检测模型的训练目标表达式：

4.根据权利要求1所述的基于时频序列差分与单类支持向量机的频谱异常检测方法，其特征在于，所述特征值包括：均值、峰值、均方根、波峰因子、裕度因子、脉冲系数、形状系数、偏度、峭度。

5.根据权利要求1所述的基于时频序列差分与单类支持向量机的频谱异常检测方法，其特征在于，所述训练数据集，由统一载波通信体制和扩频通信体制的下行信号正常频谱组成，异常频谱通过数学仿真手段获得。

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【专利技术属性】
技术研发人员：吕伍佯，许莹，刘伟，周捷，王冲，朱维，吕利清，曹琼，魏致坤，
申请(专利权)人：上海卫星工程研究所，
类型：发明
国别省市：