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题名Morse报自动译码算法研究
被引量:5
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作者
王亚琦
孙中华
贾克斌
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机构
北京工业大学北京未来网络科技高精尖创新中心
北京工业大学先进信息网络北京实验室
北京工业大学信息学部
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出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2017年第11期1451-1456,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61672064)
北京市自然科学基金重点项目(B类)(KZ201610005007)资助
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文摘
在现代化军事通信领域,短波电报是恶劣条件下重要的应急通信手段,但现有的自动译码方法仍没达到实用化水平,依旧采用人工译码方式。人工译码方式是在确定信号频率的同时判定信号的持续时间,因此时频分析方法非常适用于Morse报的分析。提出一种基于时频分析理论,结合数字图像处理和机器学习方法的Morse报自动译码算法,旨在提高译码准确率。在点、划、间隔的识别问题中,采用了聚类算法,智能的判定元素的种类;在码文查表转换时,提出了快速索引查表算法,提高了查表效率。仿真实验表明,提出算法可以从强噪环境下较为准确的还原码文信息,对手工码的适应性强,在时变的噪声环境下具有鲁棒性。
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关键词
morse报
时频分析
自动译码
机器学习
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Keywords
morse telegraph
time-frequency analysis method
automatic decoding
machine learning
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分类号
TP911.73
[自动化与计算机技术]
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