摘要：针对人工设计特征表征能力不足,提取难度大的问题,提出基于卷积神经网络(CNN)的跳频信号调制方式识别系统.该系统通过训练学习跳频信号时频图特征,将调制方式识别问题转化为图像识别问题.采用组合时频变换方法对跳频信号进行时频变换得到二维时频图;经过自适应维纳滤波算法滤除背景噪声,提高系统抗噪性;采用连通域检测和双线性插值算法提取跳频信号每跳时频图,对时频图大小进行重置调整;将已处理的时频图输入到设计的11层卷积神经网络中进行训练学习,通过在输出层增加Softmax分类器,实现跳频调制方式分类识别.仿真结果表明,该系统在信噪比为–4 dB条件下,对跳频信号BPSK、QPSK、8PSK、SDPSK、QASK、16QAM、32QAM和GMSK共8种调制方式的平均识别率达到92.54%.

摘要：真空联合堆载预压是在真空预压、堆载预压理论和应用研究的基础上发展起来的一种软基加固方法,通过近些年来的发展,真空联合堆载预压在工程应用中取得了良好的效果,在围海造陆过程中需要处理的软土地基越来越多,真空联合堆载预压由于其处理效果显著的特点在港区应用越来越多。文中在前人研究工作的基础上,结合宁波-舟山港金塘大浦口集装箱码头陆域形成工程,具体分析了真空联合堆载预压的设计要求、实施方案、控制要点、实施效果等内容。

摘要：针对跳频电台细微特征集中存在冗余特征等导致电台识别时存在计算量大、识别准确率低等问题,提出了一种基于CMFS-MIC特征选择的跳频电台个体识别方法。首先计算采集到的各个跳频电台信号样本的细微特征集,然后采用关联信息熵度量特征子集的组合效应,兼顾考虑特征间的关联关系和冗余关系对各个特征进行降序排序。在此基础上,采用最大信息系数度量的近似马尔可夫毯方法删除冗余特征,实现对特征子集进行优化和降维。最后,设计了投票组合分类器实现对四部跳频电台信号的识别。仿真结果表明,本文算法具有更高的分选识别率。