0 引言
近些年来，各种电子电气化设备和信息技术设施的快速发展，民航通信导航设备的电磁环境日趋复杂[1-2]，电磁干扰问题越发频繁。通导设备的电磁干扰从频带特征上可分为两类。第一，窄带干扰。例如“黑广播”或各类交互调等引发的干扰等，由于频谱峰值明显，目标方向明确，较容易识别，干扰源排查总体上有章可循，利用现有的无线电监测体系，凭借现有频谱备案数据，结合排查人员的相关经验，都能实现干扰类型判断和快速定位[3]。第二，宽带干扰。如电气化列车弓网电弧、高压线电晕、街灯广告牌、机场监控设备老化、信号干扰器等所产生的辐射发射，多为新型干扰源。由于此类干扰源特征不易把握，且干扰数据难以系统地采集，目前还未有切实有效的干扰源识别方案。一旦发生干扰，对于大范围复杂电磁环境的排查研究，通常需要处理海量数据，提取干扰发生的时间和频点等报表信息、监听信号的内容等方法，获取有价值的信息，再利用手持式仪器进行现场排查干扰，逐步缩小干扰范围[4-5]，排查干扰源耗时长。若能快速判断干扰源类型，就能极大地缩小排查范围，从而快速地解决电磁干扰问题，保障机场通导设备的安全服役。
干扰源排查通常采集的是频谱数据，但是目前基于频谱进行目标识别的实用性研究较浅，且无针对性，无法对机场的电磁干扰源进行识别。为准确把握干扰源特征，设计一种快速识别干扰源的方案，首先对典型的机场宽带电磁干扰源进行了频谱数据采集，对不易把握特征的电磁干扰信号进行频谱分析，基于电磁波频谱本身具有的物理特征，进行人工特征选择，规避在机器学习中，所提取的特征“黑箱”难以解释的弊端，方便实时调试。采用熵值法，在类内类间赋予双重权值，使特征具有区分度，最后使用模板匹配的方法进行模式识别[6-7]。实验结果说明此方法对干扰源的识别率高，对机场的电磁干扰排查具有实用价值。
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作者信息:
周 涛1，朱 峰2，林 川2，唐晋生1
(1.西南交通大学 物理科学与技术学院，四川 成都611756；2.西南交通大学 电气工程学院，四川 成都611756)
