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| 編輯推薦： |
前沿技术融合：书中不仅涵盖无线通信领域的新研究成果，还融合小样本学习、多节点协同、索引调制跳频等前沿技术，提供了技术视角。
实战案例分析：本书提供了丰富的实战案例，通过原型系统展示了理论在实际应用中的效果和挑战，使读者能够更好地理解技术的实际应用价值。
系统方法论：本书不仅介绍了具体的技术细节，还提供了一套完整的系统方法论，即通过认知、基于认知的抗干扰，帮助读者理解如何在复杂的通信环境中设计和实施有效的抗干扰策略。
跨学科视角：本书结合通信工程、电子工程、网络安 全和数据科学等多个学科的知识，为读者提供了一个跨学科的视角。
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| 內容簡介： |
本书从战术无线通信条件下的认知通信抗干扰问题入手，基于小样本条件下的干扰认知与基于干扰认知的抗干扰两方面详细介绍相关技术。本书介绍小样本条件下低复杂度的单节点干扰认知与多节点协同干扰认知技术；然后在干扰认知的基础上，介绍一种抗跟踪干扰的索引调制跳频通信方法，设计面向多种干扰的抗干扰优化策略；结合某智能抗干扰原型系统验证小样本条件下提出的干扰认知方法的有效性。來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
本书适合无线通信及通信抗干扰领域的研究人员、工程师以及感兴趣的读者阅读。
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| 關於作者： |
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施育鑫 博士期间，师从通信抗干扰领域专 家姚富强院士，开展通信抗干扰专业方向研究。现任职于国防科技大学第六十三研究所。以第 一作者发表IEEE Transactions on Wireless Communications、IEEE Internet of Things Journal、IEEE Transactions on Vehicular Technology等SCI论文8篇、中文期刊3篇，获《无线电通信技术》2022十佳论文奖；授权国家发明专利8项。多次受邀担任多个SCI期刊审稿人。曾获中国研究生数学建模竞赛数模之星奖（前十）、一等奖-华为专项奖（两次）、二等奖（一次），获中国研究生网络安 全创新大赛等国 家 级竞赛奖共8项，中国研究生电子设计竞赛华中赛区二等奖等省级奖6项。硕士生期间获国防科技大学强军奖学金、博士生期间获学校一等优 秀奖学金。
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| 目錄：
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第1章 绪论1
1.1 研究背景及意义1
1.2 国内外研究现状7
1.2.1 通信干扰的分类与发展7
1.2.2 干扰认知相关技术9
1.2.3 通信抗干扰技术11
第2章 小样本条件下的单节点干扰认知方法14
2.1 小样本条件下的干扰认知框架15
2.2 系统模型18
2.3 基于KDE的小样本干扰识别19
2.4 数据增强的小样本干扰识别23
2.4.1 基于贝叶斯方法的干扰识别器23
2.4.2 基于先验知识的数据增强25
2.5 仿真结果与分析29
2.5.1 基于KDE的朴素贝叶斯分类器的性能分析30
2.5.2 数据增强的干扰识别器的性能分析34
2.6 本章小结37
第3章 小样本条件下的多节点协同干扰认知方法38
3.1 系统模型39
3.2 FC辅助自训练的多节点协同干扰认知方法41
3.3 多节点协同的跟踪干扰认知方法45
3.4 仿真结果与分析49
3.4.1 FC辅助自训练的多节点协同干扰认知性能分析49
3.4.2 多节点协同跟踪干扰认知性能分析56
3.5 本章小结59
第4章 基于干扰认知的抗跟踪干扰通信新方法60
4.1 系统模型61
4.2 IM-FHSS的系统设计63
4.2.1 IM-FHSS通信系统的组成63
4.2.2 IM-FHSS的能量相关设计67
4.3 IM-FHSS的理论性能分析71
4.3.1 在AJ Mode下IM-FHSS的理论性能分析71
4.3.2 在SE Mode下IM-FHSS的理论性能分析75
4.4 仿真结果与分析79
4.5 本章小结83
第5章 基于干扰认知的抗干扰优化策略84
5.1 系统模型85
5.2 IM-FHSS在不同干扰攻击下的性能分析87
5.2.1 IM-FHSS在随机干扰下的性能分析88
5.2.2 IM-FHSS在跟踪干扰下的性能分析95
5.3 IM-FHSS的抗干扰优化策略95
5.3.1 针对跟踪干扰的抗干扰优化策略95
5.3.2 针对随机干扰的抗干扰优化策略96
5.3.3 针对恒定干扰的抗干扰优化策略97
5.4 仿真结果与分析101
5.5 本章小结109
第6章 干扰认知的实现与验证111
6.1 硬件实现方案设计112
6.2 干扰认知方案设计116
6.2.1 干扰认知实现的主要问题及解决思路116
6.2.2 干扰感知数据预处理117
6.2.3 干扰样式识别117
6.2.4 干扰参数估计118
6.3 干扰认知实验结果与分析121
6.3.1 测试平台的搭建121
6.3.2 测试条件123
6.3.3 干扰认知结果124
6.3.4 干扰识别准确率的测试结果127
6.4 本章小结130
第7章 结语与展望131
7.1 结语131
7.2 展望132
7.2.1 针对小样本条件下的干扰认知技术133
7.2.2 针对基于干扰认知的抗干扰技术133
附录A 英文缩写说明134
附录B 符号使用说明137
参考文献139
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