基于改进密度聚类与SVM的非法广播信号识别研究

作者：王朝卫

来源：微型电脑应用, 2020, 36(12): 127-133.

• 非法广播
• 聚类算法
• 信号识别
• SVM

针对非法广播信号给正常广播信号带来的干扰,结合中频测量数据,提出一种改进密度聚类的SVM信号识别方法。首先针对中频信号样本中不同样本的分布差异,赋予不同样本权重进行欧式距离计算,以提高距离计算的准确度;然后,以聚类样本为基础,采用SVM分类器对非法信号和正常信号分类;最后,以某广播电视局中波台和某"黑广播"频点在整点时刻前后300帧的数据作为实验对象,以静音信号作为评价指标,对信号分类识别。结果表明,通过改进密度聚类能较好获得非法广播信号的聚类中心,并且在正常广播信号中加入非法广播后,得到的频谱中有少量的静音信号,同时SVM训练时间和识别正确率都要优于其他算法。