基于非线性模型的宽带无线发射机识别

摘要

针对同厂家生产的同型号宽带无线发射机难以识别的问题,提出了一种基于模型的识别新方法.首先将宽带无线发射机建模为Hammerstein-Wiener模型,通过引入鳗鱼算法中的标识度和邻近学习的思想,提出改进的自适应小生境遗传算法,并应用于模型参数的辨识;然后以模型参数为特征向量,以直观的欧氏距离法实现宽带无线发射机识别.仿真结果验证了改进算法在Hammerstein-Wiener模型辨识上的有效性,而且与网格自适应直接搜索算法和自适应小生境遗传算法相比较,改进算法有更高的预测精度和发射机识别率.