基于小波变换的舰船主干网络干扰信号防御算法

干扰信号威胁舰船主干网络的通信质量,当前干扰信号防御算法的随机噪声抑制效果不佳,容易造成去噪信号振荡,影响算法的收敛稳定性,基于小波变换设计舰船主干网络干扰信号防御算法。将信号分解为简单分量的叠加,提取干扰信号的时频特征参数。设置阈值和调节函数,利用小波变换压制信号随机噪声。在去噪信号的基础上,设计干扰信号防御算法,利用概念熵函数进行迭代,得到干扰防御的最优解。实验结果表明,本文设计算法的最差收敛误差比基于深度神经网络和基于线性约束最小功率的防御算法降低了0.081和0.028,具有较好的收敛稳定性,满足实际应用需求。     

舰船多信道无线网络抗干扰算法设计

为提升舰船设备通信质量及稳定性,设计舰船多信道无线网络抗干扰算法。建立舰船多信道模型,获取舰船多信道网络信号,提取舰船多信道网络干扰信号特征、计算干扰信号特征数据邻域距离、可达距离和异常因子,从信号中挖掘干扰信号;改进小波阈值算法对舰船多信道无线网络干扰信号进行抑制,实现舰船多信道无线网络的抗干扰。实验结果表明：该算法应用后,舰船的多信道无线网络的频率变化稳定,抗干扰效果较好,可保证接收端完整接收发射端的信号。     

匹配傅里叶变换技术的研究与应用

首先分析匹配傅里叶变换的特点,阐述了将匹配傅里叶变换应用于线性调频信号的优点,将其与传统的傅里叶变换进行比较,说明匹配傅里叶变换是线性的。最后将匹配傅里叶变换应用于高动态信号多普勒频率偏移的仿真中,实验结果表明了此算法能够更好地去除混合信号中的噪声,准确地估计出信号的频偏。     

基于自适应四参数估计的电罗经航向运动建模

为减小舰船直航时风、流、摇摆等干扰对电罗经航向的影响,提高电罗经指向精度,采用小波变换对电罗经直航向数据进行消噪处理,获得较为平稳的信号;对消噪后的信号经能量频点分析并傅里叶展开;基于改进的四参数估计法,对直航向信号建立自适应迭代预测模型,并与实测数据进行验证对比。结果表明,采用小波分析、傅里叶级数同四参数估计相结合的自适应建模方法适用于电罗经直航向建模,航向预测效果优于传统四参数估计法。     

基于自适应四参数估计的电罗经航向运动建模

为减小舰船直航时风、流、摇摆等干扰对电罗经航向的影响,提高电罗经指向精度,采用小波变换对电罗经直航向数据进行消噪处理,获得较为平稳的信号;对消噪后的信号经能量频点分析并傅里叶展开;基于改进的四参数估计法,对直航向信号建立自适应迭代预测模型,并与实测数据进行验证对比。结果表明,采用小波分析、傅里叶级数同四参数估计相结合的自适应建模方法适用于电罗经直航向建模,航向预测效果优于传统四参数估计法。     

基于视觉传达的舰船遥感图像复原研究

为可靠完成图像退化处理,提升图像视觉质量,提出基于视觉传达的舰船遥感图像复原方法。该方法采用多项式校正方法获取控制点舰船图像坐标和坐标变换结果,依据变换关系校正舰船遥感图像的几何畸变;通过傅里叶变换方法变换校正后图像,将其变换至频率域内,在该域中分析舰船遥感图像退化过程后,采用超复数频域变换模型实现舰船遥感图像复原,获取复原后图像结果。测试结果表明：能够有效完成图像几何畸变校正,校正后图像对应坐标位置精准性显著提升;空间频率结果均在0.92以上;复原后图像的颜色、目标和背景的对比度等均显著提升,满足人眼视觉标准。     

基于傅里叶分析的舰船航行安全监控系统

针对当前舰船航行安全监控系统在运行时,监控测量精度较低,导致系统测量的周期性脉冲信号较为分散的问题,设计基于傅里叶分析的舰船航行安全监控系统。硬件部分设计舰船航行安全监控控制器,实现监控控制模块功能,设计安全监控信号输出接口,分析船用发动机各种状态参数。软件部分设计采用高精度傅里叶分析法,接收监控测频数据,制定串口通信程序数据分析过程。设计监控信号接口输出代码,通过监控信号接口输出分析结果,完成舰船航行安全监控系统设计。测试结果表明,基于傅里叶分析的舰船航行安全监控系统监控测量的周期性脉冲信号较为集中,能够有效提高监控测量精度。     

一种数字混沌加密系统的嵌入式仿真实现

海上舰船之间以及舰船与控制中心之间通信的加密及解密事关整个海战成败。本文对用于海上舰船通信加密系统中热门Baptista混沌加密算法进行了系统研究,分析在实际舰船通信系统中实现的利弊。针对Baptista算法在产生的混沌加密信号出现的周期规律性以及动力衰退性弊端,改进此算法,提出一种加强型控制位混沌加密算法。此算法通过增加控制位对混沌加密明文进行自适应控制,使其不规律改变混沌系统运行轨迹,克服Baptista算法的周期性以及动力衰退性。最后设计基于此算法的FPGA仿真系统,对其进行验证。     

基于傅里叶变换的舰船通信低频信号传输精度分析

针对当前低频信号传输精度分析效果差等不足,以改善当前低频信号传输精度分析结果为目标,设计了基于傅里叶变换的低频信号传输精度分析方法。首先了解当前低频信号传输精度分析研究的现状,找到当前各种分析方法的局限性,然后采集低频信号,采用傅里叶变换对低频信号进行处理,得到低频信号的频带分量和残余分量,并采用灰色模型和神经网络对其进行分析,最后通过傅里叶逆变换得到低频信号分析结果,并进行低频信号传输精度测试。本文方法的低频信号传输分析精度超过了95%,同时低频信号传输分析速度快,具有十分广泛的应用前景。     

基于离散哈脱莱变换计算非周期信号的频谱

基于离散哈脱莱变换与离散傅里叶变换关系计算非周期信号的频谱,该方法与利用离散傅里叶变换的大多数算法相比优点是能减少运算量,提高运算速度.     

基于离散哈脱莱变换计算非周期信号的频谱

基于离散哈脱变换与离散傅里叶变换关系计算非周期信号的频谱，该方法与利用离散傅里叶变换的大多数算法相比优点是能减少运算量，提高运算速度。     

短时傅里叶变换在船舶欠定稀疏源信号盲分离中的应用

信号采集和信号处理对船舶等海上作业平台具有非常重要的意义,在船舶综合导航、通信和货物运输等方面有广泛应用。随着工业技术水平的提高,对于复杂噪声信号和稀疏源信号的处理得到了长足发展。本文基于短时傅里叶变换,系统分析船舶欠定稀疏源信号的盲分离过程,并对该欠定信号盲分离的优化算法进行研究。     

改进Retinex的红外舰船图像增强算法

传统Retinex的红外舰船图像增强算法能改善图像的视觉效果,但受环境影响因素大,对复杂红外图像处理效果不明显,为此提出改进Retinex的红外舰船图像增强算法。根据灰度映射特殊函数关系,改进Retinex灰度图像增益关系,改善环境参数变化造成的图像阴影;采用傅里叶频域函数实现逆变增强,通过巴特沃斯频域函数去除低频分量,完成频域图像增强算法改进,从而解决复杂红外图像处理不清问题。实验数据表明,该设计算法比传统算法的分辨力高出63.9%,且能够识别更加复杂的图像信息,消除恶劣环境影响。     

舰船无线网络入侵干扰信号优化检测方法分析

为全面提升舰船无线网络的耐候感受能力,提出一种新型的入侵干扰信号优化检测方法。通过信号阈值选取、识别函数确定2个操作环节,完成舰船无线网络入侵干扰信号的精准识别。在此基础上,通过信号目标定位、连续检测波形确定、检测脉冲量计算3个步骤,完成新型舰船无线网络入侵干扰信号优化检测方法分析。对比实验结果表明,与普通方法相比,应用优化检测方法后,入侵干扰信号的平均波长降至3.0×10-11 Hz以下,最佳定位精准度可突破90%,舰船无线网络的耐候感受能力得到稳定提升。     

基于FRFT的频域自适应匹配滤波器检测方法

针对浅海混响背景下频域自适应匹配滤波器检测性能下降的问题,提出基于分数阶傅里叶变换（FRFT）的频域自适应匹配滤波器检测方法,该方法利用模板匹配技术,采用滑动窗对接收信号进行最优阶次分数阶傅里叶变换,然后将此过程中得到的FRFT域图与参考信号最优阶次傅里叶变换FRFT域图进行匹配,将离差平方和作为评价相似度的指标,即对离差平方和最小值的位置进行滤波,并对滤波后的信号进行最优阶次分数阶傅里叶逆变换,从而实现混响背景下的目标检测。仿真结果表明,在信混比为-15 dB的情况下,该算法可显著提高频域自适应匹配滤波器的检测性能。     

复杂环境下船舶轴系推力信号辨识模型分析

为解决复杂环境下的船舶轴系推力信号辨识问题,提出一种基于时频分析和深度学习的轴系推力信号辨识模型。该模型首先以短时傅里叶变换（STFT）方法对轴系推力信号与环境干扰信号的时频特征进行提取,以频段分析方法对两种信号的频率（周期）和能量等关键特征进行计算;然后以循环神经网络（RNN）方法对模型中2种信号的关键特征进行充分训练,得到经泛化后的深度学习辨识模型;最后,基于实验室模拟实船的轴系推力信号与环境干扰信号数据对模型进行仿真试验和验证。验证结果表明,该模型在复杂环境干扰下施加恒定推力与动态推力时均具备良好的辨识能力,可为船舶轴系推力信号辨识技术的研究提供参考。     

稠密度聚类在舰船网络微弱信号自适应增强中的应用

提升舰船网络信号及整体通信质量,提出基于稠密度聚类的舰船网络微弱信号自适应增强方法.应用稠密度聚类算法检测出舰船网络微弱信号,通过经验模态分解法分解微弱信号,结合小波变换法与奇异谱分析法去除的噪声,实现舰船网络微弱信号增强信.结果表明,该方法能够有效分解所检出微弱信号,并进行分量去噪处理,去噪后各信号分量不仅保留原有细...     

舰船航行数据的稳定传输方法研究

通过记录器收集船舰航行数据,经微波服务器及北斗指挥机向控制机传输,使用离散傅里叶变换扩展正交频分复用技术,构建舰船航行数据加密算法模型.通过逻辑加密算法进一步增强该模型的安全性,实现舰船航行数据的加密.通过北斗导航设备及微波服务器,将加密后舰船航行数据传输至工控机后开展数据解密,完成数据传输.经过实验分析,该方法传输的...     

基于改进粒子群算法的散焦舰船图像模糊参数估计

针对散焦舰船图像模糊问题,采用传统参数估计方法受到噪声影响,导致估计误差较大,为了避免该问题,提出改进粒子群算法。分析散焦舰船模糊图像退化模型,得到退化后图像计算公式。根据该公式初始化粒子群,通过跟踪极值来判断最新位置,并对运行速度进行控制。采用改进后的例子算法构建半径为r的圆,并分析圆弧形状和散焦频谱特征,通过计算幅值可得到散焦模糊参数的估计。由实验结果可知,该方法最高估计精准度可达到0.985 2,具有较强抗噪性能。     

物联网环境下舰船行驶环境安全监测系统

传统舰船行驶安全监测系统主要由舰船各部分监测感应单元构成,通过对检测信号的收集来完成对舰船行驶环境安全的监测。此种方法存在多设备间通信协议不统一,需要中转设备转换计算,且信号再回传解析过程中存在延迟的问题。因此,提出物联网环境下舰船行驶环境安全监测系统设计。首先,对传统多个监测点进行精简,保留关键监测点,创建基于物联网技术的行驶安全监测平台。接着,通过引入航线偏差安全监测算法与综合信号安全监测算法,完成系统软件设计。通过数据场景模拟实验测试所设计系统的监测效果,实验结果表明该系统对舰船行驶环境安全的监测结果较为准确,且监测稳定性较好,证明设计系统在舰船行驶安全监测方面优于传统安全监测系统。