基于频谱特征提取的轨道移频信号检测的兼容性设计与实现

提出了一种基于频谱特征提取的轨道移频信号检测的兼容性算法，并在单芯片的微控制器STM32F405RGT6上利用该算法实现了对国产18信息移频信号和ZPW-2000移频信号的兼容性检测；通过综合分析两类移频信号的时频域特征，将过采样、ZFFT频谱细化、频率校正及频谱特征提取结合起来，通过两类不同的数字滤波器适应不同的算法设计需要，通过频谱特征提取实现不同频谱状态下的频率计算方式，有效地提高了频率的检测精度，拓展了调制频率的测量范围；实验结果证明，对国产18信息移频信号和zPw2000移频信号的中心频率、上下边频的检测误差不超过±0．1Hz，调制频率的检测误差小于±0．01Hz，在采样数据小于1S情况下，调制频率的测量范围可达到6～30Hz。

基于分层Dirichlet过程的频谱利用聚类和预测

认知无线电网络通过动态频谱接入技术,利用授权频段的空闲时段实现频谱共享。对频谱利用特征的描述和未来利用率的预测有利于实现高效频谱感知算法,进而优化频谱接入策略。通过对标准的分层Dirichlet过程进行扩展,提出了一种跨信道的非参数贝叶斯模型UTD-HDP(UTD扩展的分层Dirichlet过程),用于无线频谱利用率数据的聚类分析和分布参数估计。利用该模型,可以自适应地描述无线频谱利用率的特征,实现了对未来时间频谱利用率的高精度预测。

联合多流融合和多尺度学习的卷积神经网络遥感图像融合方法

为尽可能保持原始低分辨率多光谱(LRMS)图像光谱信息的同时,显著提高融合后的多光谱图像的空间分辨率,该文提出一种联合多流融合和多尺度学习的卷积神经网络遥感图融合方法。首先将原始MS图像输入频谱特征提取子网得到其光谱特征,然后分别将通过梯度算子处理全色图像得到的梯度信息和通过卷积后的全色图像与得到的光谱特征图在通道上拼接输入到具有多流融合架构的金字塔模块进行图像重构。金字塔模块由多个骨干网络组成,可以在不同的空间感受野下进行特征提取,能够多尺度学习图像信息。最后,构建空间光谱预测子网融合金字塔模块输出的高级特征和网络前端的低级特征得到具有高空间分辨率的MS图像。结合WorldView-3卫星获取的图像进行实验,结果表明,所提方法生成的融合图像在主观目视检验和客观评价指标上都优于大多先进的遥感图像融合方法。

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。

广州蓄能水电厂振动监测及分析方法研究

广州蓄能水电厂建立了针对机组启停频繁、振动变化快速的蓄能机组振动状态分析及保护系统,全方位对机组上导、下导、水导轴承及推力轴承的绝对和相对振动进行实时监测分析,并提供相应的保护。在振动数据分析中,不但采用趋势分析、实时波形、轴心轨迹分析等传统方法,还利用快速傅氏变换(FFT)和频谱特征提取法,提高了对机组隐含性故障分析的准确性和可靠性。以机组稳态和暂态变化过程为例,介绍了FFT和频谱特征提取法在振动状态分析中的应用。