【摘要】通过检测无线网络的功率变化识别介质访问控制(Medium access control,MAC)协议在认知无线电和认知电子战领域具有重要意义。为提高识别能力,本文在现有特征的基础上,提出碰撞概率估计特征和Fisher统计量特征。针对识别目标的网络配置与训练样本不同时识别效果较差的问题,提出利用基于Q学习的选择性集成方法,从训练的多个基分类器中选择一部分组成分类系统,提高算法的泛化能力。利用OPNET仿真软件采集4种MAC协议的功率变化数据进行验证。实验结果表明,所提特征能够提升对不同MAC协议的区分度,当目标网络与训练网络的配置不同时,选择性集成方法的识别效果优于单分类器和全部集成方法。
【关键词】
《建筑知识》 2015-05-12
《中国医疗管理科学》 2015-05-12
《中国医疗管理科学》 2015-05-12
《中国医疗管理科学》 2015-05-12
《中外医疗》 2015-07-06
《中外医疗》 2015-07-03
《华侨大学学报（哲学社会科学版）》 2015-07-07
《现代制造技术与装备》 2015-06-25
010-56259535
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