通信信号调制识别方法研究

通信信号调制识别的主要目的是进行信号监测及处理。该项技术常用于频率管理、通信对抗等领域。用小波分析和神经网络理论针对非稳定、大信噪比(SNR)变化的通信信号进行了有效的特征提取和分类，实现了通信信号调制样式的分类识别，使识别正确率得到了明显改善。计算机模拟结果证明了此方法的可行性。     

基于地磁感应的车辆检测方法的研究

地磁检测器是一种新型的利用磁场变化的车辆信息检测设备.文中提出了基于这种地磁检测器的交通流信息检测方法,通过对地磁检测器采集的数据进行预处理和特征提取,利用2个地磁感应器,应用基于阈值的车辆判别方法,进行了车流量的实时在线的实验检验,实验检验结果表明,基于地磁感应的车辆检测方法的准确率达到了96%.     

一种基于非相参雷达目标回波的特征提取算法

本文在着重研究了非相参雷达视频回波的基础上,提出了一种基于线性预测系数及离散K—L正交变换的雷达目标回波的特征提取算法。采用实地录取到的大量雷达目标数据对这种算法进行检验,实验结果表明,这种方法具有较高的识别率。     

基于运动轨迹的动目标识别

对抗静止的声诱饵干扰器材的方法有数种,本文主要研究的是一种基于鱼雷和目标运动轨迹的动目标识别方法。文章中首先论述了基于小波神经网络的目标、鱼雷运动轨迹的平滑处理方法,并给出了利用小波神经网络平滑方法对实航轨迹的平滑结果,通过平滑后可清晰地给出目标的航行轨迹,处理结果显示该方法可以保证准确的识别运动目标。     

基于EMD的船舶动力系统振动信号分析

为了提高船舶动力系统的故障分析和诊断能力,需要对振动信号进行模态分解和特征分析,提取有用的信号特征量,实现故障检测,提出基于经验模态分解(EMD)的船舶动力系统振动信号分析方法,采用宽带非平稳信号建模方法进行船舶动力振动信号建模,采用匹配滤波检测器对振动传感器采集的原始信号进行降噪滤波处理,对降噪输出的信号进行经验模态分解,提取信号的所有局部极值点,用三次样条曲线分析方法提取振动信号的复包络,实现信号特征提取和分析。仿真结果表明,该方法提取的信号特征量能有效反映船舶动力系统的工况特征,实现船舶动力系统的运行状态实时监测和故障分析,信号分析的抗干扰能力较强。     

船舶通信系统的异常数据检测

船舶通信系统的传输信道和输出链路层受到码间干扰和多径影响的情况下,容易出现异常数据,导致通信中断和故障,需要进行异常数据检测,提高系统稳定性。提出一种基于频谱特征提取和分数间隔均衡的船舶通信系统异常数据检测方法,基于分数间隔均衡方法构造通信系统的信道均衡模型,采用格型滤波器进行通信系统传输链路的码间干扰滤波,对滤波处理后的输出通信信号进行频谱特征提取,根据频谱特征差异性实现异常数据检测。仿真结果表明,采用该方法进行通信系统异常数据检测的准确概率较高,提高了船舶通信系统的抗干扰能力和信道均衡性,降低输出误码。     

基于SRM分割和分层线段特征的船舶目标检测方法

针对高分辨率遥感图像细节丰富、纹理复杂,分析困难的问题,且船舶长宽比特征是一个很重要的特征,提出一种基于SRM分割和分层线段特征提取的船舶目标检测方法.利用分层线段搜索更新以及合并附近在阈值下的线段进行快速检测船舶目标.实验结果表明,该检测方法能够有效地检测出高分辨率遥感图像的船舶目标,不需要太多的参数和训练样本,且采用分层线段特征提取方法的性能优于其他常用方法.     

基于声呐图像处理的船用水下目标识别技术研究

水下目标自动识别技术不论在军事领域还是商业领域都具有广泛的应用,具体包括水下军事目标的监测、渔业资源勘测、海底地形勘探等。声呐信号处理是船舶水下目标探测的关键环节,可以分为声呐系统回声信号处理和声呐图像处理2种,本文主要研究的是声呐图像处理类型。本文充分利用基于小波变换的图像滤波技术、图像分割技术、特征提取技术等,改善了船用水下目标识别技术的工作效率和工作精度。     

强风浪下基于遥感图像的海上船舶定位方法

为了提高海上船舶的强风浪下定位性能,提出基于遥感图像特征提取的强风浪下海上船舶定位方法。采用遥感探测方法进行船舶图像采集,对采集的强风浪下海上船舶遥感图像进行降噪处理,采用多尺度小波分解方法进行船舶遥感图像的块分割,实现对船舶遥感图像的边缘轮廓特征提取,根据船舶遥感图像的边缘轮廓特征进行海上船舶跟踪定位,实现强风浪下海上船舶遥感图像的融合跟踪和定位识别。仿真结果表明,采用该方法进行海上船舶定位的准确度较高,输出图像的质量较好,提高了船舶定位识别的鲁棒性。     

大数据分析下的船舶调度方法研究

船舶分布状态数据为一组非线性组合的离散数据,采用大数据分析方法进行船舶调度,提高船舶分配的有效性,提出一种基于关联匹配的船舶分布状态数据聚类及船舶调度方法。对采集的船舶大数据进行模糊C均值聚类处理,根据船舶状态特征属性分布进行大数据环境下的关联规则挖掘,提取反映船舶属性的特征量,以提取的特征量进行关联匹配,实现船舶优化调度。仿真结果表明,采用该方法进行船舶调度能有效反映船舶的类别属性,提高船舶的分类管理和调度能力,从而提高船舶的运输效率。