基于支持向量机的典型宽带电磁干扰源识别

摘要

由于民航周围电磁环境复杂,一旦产生电磁干扰(electromagnetic interference,EMI),就不易被排查,特别是随机性较强的宽带干扰.对此,提出一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的干扰源识别方法.通过实时测量干扰信号的频谱数据,并分析其特点,选择包络因子、频谱能量、频谱峰值、均值和方差5个特征向量,用主成分分析法降低数据冗余程度,最后采用SVM来判断干扰源类型.仿真结果证明,所提算法能有效识别6类典型机场宽带干扰源,识别精度可达98.33％.