基于双空间的融合特权信息支持向量机模拟电路故障诊断

针对模拟电路故障诊断识别率较低的问题,提出了基于双空间特征提取的融合特权信息支持向量机的模拟电路故障诊断新方法。首先对采集的信号进行主成分分析(principal component analysis,PCA)——特征提取;并用融合特权信息支持向量机LUPI-SVM(SVM of learning using privileged information,LUPI-SVM)分类器和SVM-GA分类器进行预分类;对分类结果不同的样本进行独立成分分析(independent component analysis,ICA)—特征提取,并用LUPI_SVM进行分类识别,Sallen-Key滤波电路故障诊断仿真实验结果表明该方法有效提高了分类的性能,为模拟电路故障诊断提供了新的途径。     

基于特征融合网络的短波信号规格识别

针对目前短波信号规格识别中特征选取单一、相同调制类型信号区分能力弱的问题,提出了基于特征融合网络的信号规格识别算法,设计了一种以信号矢量图和数据流作为网络输入的识别模型。首先,通过信号预处理,得到矢量图和标准化的信号数据矩阵作为特征源,并由此设计了基于特征融合网络的信号规格识别模型;其次,利用模型的密集连接卷积算法,在避免网络退化的同时,对矢量图和数据矩阵进行深度特征提取、融合与学习,实现对目标信号的规格识别;此外,在构造短波信号数据集时设计了随机频偏策略,进一步提高网络模型的泛化能力。仿真实验表明,所提算法对含有相同调制方式的信号集识别效果较好,且模型空间小、运算速度快,当信噪比为0 dB时识别准确率可达98%。      

基于自适应形态学边缘检测的时频检测算法

针对通信对抗中跳频信号的检测问题,提出一种基于自适应形态学边缘检测的时频检测算法。该算法把跳频信号的时频谱图SP(Spectrogram)视作一幅图像,首先利用多尺度结构元素对其滤波,再根据图像边缘方向自动选择相应方向的结构元素进行边缘检测,最后通过与设定的阈值比较判决跳频信号是否存在。仿真结果表明,此算法可以有效去除噪声和干扰信号,增强跳频检测系统鲁棒性、提高检测效率。