射频指纹是设备硬件的固有特征, 与发射信号本身无关, 因此常用于通信抗欺骗中。本文基于射频指纹的原理, 采用神经网络对接收机所获得的原始信号样本进行处理, 包括 I/Q序列、幅度/相位、星座图的二值图和星座图的颜色密度图 4种信号表现形式, 达到抗欺骗效果。在信干噪比为-30~30 dB的情况下, 信号的识别准确率最高可达 99.93%。相较于现有文献, 本文所提的基于深度学习的方法可适应不同信干噪比的通信场景, 在欺骗信号与合法信号同时存在的复杂通信环境下实现抗欺骗。

基于无线设备物理层的射频指纹识别是保障通信安全的有效途径。传统射频特征提取方法容易受到信道的信噪比变化的干扰, 难以适应动态信噪比下的通信场景。因此, 本文提出了一种基于卷积神经网络的射频指纹识别方法, 实现了动态信噪比下的射频指纹识别, 显著改善了低信噪比下的识别准确率。本文通过搭建实验系统对 4台不同功放设备进行识别, 实验结果表明, 在信噪比为 0.5~14.5 dB范围内, 该方法的综合识别率达 89.4%。

梳理基于等待门限判决的脉冲位置键控系统相关文献资料, 发现文献给出的误比特率 (BER)理论公式不能准确描述系统误比特率, 尤其是在低信噪比情况下一些理论公式计算的误比特率已经高于 0.5, 超过了通信系统误比特率上限, 不符合通信理论。分析了各文献资料误比特率理论公式推导过程中的问题所在, 推导得到了一个新的误比特率理论公式。进行了数值仿真, 结果表明, 新的误比特率理论公式与仿真吻合良好, 能够准确描述系统误比特率, 并且在低噪比下计算的误比特率不高于 0.5, 符合通信理论。在新的误比特率理论公式基础上, 分析了基于等待门限判决的脉冲位置键控系统能量效率, 并与二进制相移键控(BPSK)系统进行了比较, 表明基于等待门限判决的脉冲位置键控系统是一种具有较高能量效率的系统, 在一定条件下甚至优于 BPSK系统。

针对当前全双工系统无法有效应对外部干扰的问题，将全双工自干扰抑制技术与阵列自适应波束成形技术相结合，提出一种自干扰和外干扰的数字域联合抑制算法。首先建立该场景下全双工阵列的系统模型，然后基于时域自干扰抑制算法和最小方差无失真响应(MVDR)波束成形算法，给出算法的数学模型，并对该算法的性能进行理论分析。数值仿真证明，该算法能够同时将自干扰与外干扰抑制到噪声电平以下。

载气混合是提高高场不对称波形离子迁移谱（FAIMS）离子分离能力的一个重要方法, 在生物大分子质谱研究领域已得到广泛应用, 但缺乏在环境小分子领域的研究。 选取挥发性有机物（VOCs）中芳香烃、 醇、 烷烃、 酸、 酮类中的五种物质（邻二甲苯、 异丁醇、 正己烷、 乙酸、 丙酮）为研究对象, 研究了混合气体中He-N2比例对VOCs中单体-二聚体离子混叠峰峰位置、 分离度及总离子通过率的影响。 实验结果表明, 随着FAIMS载气中He比例的增加, 5种VOCs中单体及二聚体离子峰峰位置发生偏移, 且单体峰与二聚体峰偏移程度不同, 单体峰偏移量先增加后减少, 而二聚体峰峰位置偏移量逐渐增加; 随着FAIMS载气中He比例的增加, 五种VOCs离子混叠峰的分离度逐渐增加并趋于饱和, 邻二甲苯、 异丁醇、 正己烷、 乙酸、 丙酮5种样品的混叠峰分离度达到饱和时对应He比例分别是: 20%, 30%, 10%, 40%和20%; 随着FAIMS载气中He比例的增加, 邻二甲苯、 异丁醇、 正己烷、 丙酮的离子信号强度无明显变化, 乙酸的离子信号强度下降明显。 该研究为提高FAIMS对环境小分子的分离能力提供了一种可行的方法。 同时, 也验证了高电场下布朗定律在小分子离子应用上的有效性。

挥发性氯代苯是一类典型的环境有机污染物, 离子迁移谱(IMS)是一种大气压下基于离子迁移率的快速现场检测技术。 采用自制的真空紫外离子源-高场不对称波形离子迁移谱(UV-FAIMS), 对空气中氯苯、 对二氯苯、 邻二氯苯、 间二氯苯进行了检测。 获取了不同分离电压条件下的CV-I谱图, 并以此得到了四种物质的CV-DV指纹谱图。 在指纹谱图支持下, 设计了对二氯苯、 邻二氯苯、 间二氯苯三种同分异构体最优化分离检测参数, 结果表明在800和1 000 V的分离电压下, 通过特征峰的选取, 在补偿电压(CV)为20.4 V(DV=800 V), 3.2 V (DV=800 V)和11.9 V (DV=1 000 V)处三种物质的混合物可以得到有效的分离识别。 研究了流速对谱图峰位置和峰形的影响, 得到不同流速下灵敏度和识别精度关系, 为优化流量的选取提供了依据。 在特征识别前提下考察了DV=450 V条件下, CV=4.3 V的对二氯苯特征峰的UV-FAIMS检测限, 结果高达0.05 mg·m-3。 该研究为卤代苯等多同分异构体苯类环境污染物的快速高精度检测提供了一种方法参考。

离子迁移率非线性函数系数α2和α4是高场不对称波形离子迁移谱(FAIMS)实现物质识别的基础.现有的α2和α4缺少先验值和误差分析方法,因此有必要建立关于α2和α4求解结果误差的评估标准,进而在此基础上提高α2和α4的求解精度.通过自制FAIMS分别对丙酮、异丙醇和1,2二氯苯三种物质在不同分离电压下的检测实验,获取样本在不同分离电压下的谱图和谱图特征值,运用组合的方法从多组分离电压值和相应补偿电压值的数据中选取指定组数,计算出大量的α2和α4数据.通过对α2和α4的数值分析,探究了α2和α4的分布特点和二者之间的相关性,研究了分离电压取点数量和取点方式对其求解结果误差的影响.在拟合α2和α4数据不同范围的频数后,发现α2和α4符合正态分布,其拟合度均在0.96以上,可以利用α2和α4分布的标准差来评估其求解结果的误差.通过对(α2,α4)散点进行拟合,发现α2和α4之间具有很强的负相关性,三样本的相关度分别为-0.977,-0.968,-0.992.随着分离电压选取点数的增加,其相应的求解结果误差在不断减少.通过不同分离电压取点方式的对比,发现当分离电压取VDmax和0.7　VDmax时求解结果最优.在保证α2和α4求解的准确性的前提下有效降低了检测次数,为FAIMS实现快速现场检测和精确的谱图解析创造了有利的条件。