【摘 要】
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针对人工检测Morse报文效率较低,以及短波时变信道的衰落产生的码文淹没、手工发报的不规则间隔造成的译码错误等技术问题,提出了一种基于计算机视觉的时频分析检测方法。通
【机 构】
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北京工业大学信息学部,先进信息网络北京实验室,计算智能与智能系统北京市重点实验室,北京工业大学信息化建设与管理中心
【基金项目】
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国家重点研发计划“重大科学仪器设备开发”重点专项(2018yff01010100),国家自然科学基金面上项目(61672064),北京市自然科学基金面上项目(4172001),先进信息网络北京实验室(PXM2019_014204_500029)
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针对人工检测Morse报文效率较低,以及短波时变信道的衰落产生的码文淹没、手工发报的不规则间隔造成的译码错误等技术问题,提出了一种基于计算机视觉的时频分析检测方法。通过短时傅里叶变换方法获取强噪声背景下的时频图,在二维时频平面的基础上提出两个新特征进行信号有效区域定位,并结合Morse信号本身具有的特征构建分类器,实现其自动检测功能。实验结果表明,Morse信号检测正确率达到98.26%,验证了时频分析方法对于Morse信号检测的高实用性,同时也减轻了报务员在长时间精力高度集中状态下的工作量,避免出现误检
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