基于贝叶斯的舰船辐射噪声特征识别方法

针对舰船辐射噪声特征存在非线性、非平稳的时变特点,导致特征识别难度较高的问题,本文提出一种基于贝叶斯的舰船辐射噪声特征识别方法。利用Dopplerlet变换方法,选取高斯函数作为基函数,变换舰船辐射声场信号。利用VMD算法获取搜寻约束变分模型的最优解,将完成变换的舰船辐射信号,分解为多个IMF分量,提取舰船辐射噪声特征。利用所提取的舰船辐射噪声特征构建特征样本集,通过贝叶斯网络计算样本集内各样本的状态概率,识别舰船辐射噪声特征。结果表明,该方法有效识别水面舰船、水下低速运动舰船等不同类型舰船的辐射噪声,适用于舰船目标识别应用中。     

舰船局域网络大规模入侵实时取证方法研究

传统检测取证方法存在大规模入侵检测数据误差大的问题。提出舰船局域网络大规模入侵实时取证方法,依托信号滤波技术,创建卡尔曼信号滤波单元,对网络波束内部干扰源进行滤波处理,利用Hybrid入侵特征提取算法,对滤波后信号进行提取运算。实现对局域网内的入侵数据信号干扰滤波与入侵信号提取。通过对比实验证明:提出的舰船局域网络大规模入侵实时取证方法,能够有效滤除局域网入侵干扰信号波,快速筛选、锁定、提取入侵数据信号,实现实时提取入侵信号证据的效果。     

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。     

舰船通信网络的数据状态识别方法

传统数据状态识别方法降噪效果不佳,导致离散点匹配出错,影响数据状态识别效果,因此提出全新的舰船通信网络的数据状态识别方法。通过转换噪声信号的时域和频域特征,处理通信网络空间噪声;利用离群点检测模型,匹配网络通信数据;获取识别任务关键因素,识别舰船通信网络的数据状态。实验结果:与传统方法相比,所提出方法的离散点匹配结果更准确,同时该方法可以正确识别出通信网络中的数据状态。     

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。     

非线性信号检测在舰船目标识别中的应用

在对非线性舰船辐射噪声产生机理和其噪声谱组成分析的基础上,研究利用高阶谱分析方法检测舰船辐射噪声。首先分析舰船辐射噪声的噪声谱中的组成成分和特性,对不同噪声源与舰船噪声谱成分间关系特点进行研究,并建立舰船辐射噪声的仿真模型。然后,研究高阶谱理论及其在提取非线性信号特征时的应用;最后,通过对仿真生成的2种舰船辐射噪声应用本文算法实现检测与分类,结果证明该方法可行。     

基于嵌入式的舰船抗干扰过滤软件设计

针对当前所用抗干扰过滤软件,一直存在抗干扰性能较差的问题。提出基于嵌入式的舰船抗干扰过滤软件设计方法,首先分别计算嵌入式舰船雷达照射周期和静默周期的雷达天线接收信号,并对雷达观测信号进行预白化处理,利用kurtosis系数的局部最小值计算雷达信号独立分量分析的目标函数;然后经过迭代计算获得雷达信号解的混合矩阵,分离雷达观测信号的目标分量和干扰分量;最后利用低通数字滤波器,对嵌入式舰船雷达观测干扰信号进行滤波处理。通过模拟实验结果证明,所提方法能够对点频干扰信号和宽带干扰信号进行有效抗干扰滤波处理。     

舰船辐射噪声的相似度评估

结合舰船辐射噪声的特征提取和相似度评估方法,建立评估体系对2组舰船辐射噪声的相似度进行评估。本文通过对舰船辐射噪声的连续谱、线谱、DEMON谱分析,提取了三大类23项特征作为评估指标;结合相似度法和层次分析法,确定了各相似元相似度和权重系数,最终建立了舰船辐射噪声的相似度评估体系。用该评估体系对2组舰船辐射噪声信号进行分析计算,结果与实际情况相吻合,表明该方法具有较高的可信性,为舰船的识别、状态监测等领域提供了一定的参考价值。     

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。     

舰船网络入侵目标检测效率优化方法分析

传统舰船网络入侵目标检测方法存在检测效率偏低的问题,因此提出舰船网络入侵目标检测效率优化方法分析。通过对网络入侵目标的函数定位计算,锁定入侵目标信号波;对锁定的信号波进行熵值得特征计算,得到入侵信号的特征熵值信息。根据得到的熵值信息对粒子检测算法进行优化计算,提升入侵目标检测效率。通过设计仿真实验场景,对提出设计方法进行对比测试,证明提出的舰船网络入侵目标检测效率优化方法,具有提升舰船网络入侵目标检测效率的作用。