文献类型：期刊文章

作　　者：张文静[1,2,3] 刘鹏宇[1,2,3] 孙中华[1,2,3] 贾克斌[1,2,3] 李东旭[4]

ZHANG Wen-jing;LIU Peng-yu;SUN Zhong-hua;JIA Ke-bin;LI Dong-xu(Faculy of Information Tecmologey,Beijing Umivenily of Technoloey,Beijing 100124 Ching;Beijing Labornatory of Advaneed Information Netorls,Bejing 100124 China;Beijing Key Laboratary of Computatiomal Inelligence and Inteligent Syatem,Bejing 100124 China;Information Teehmology Support Center,Beijing Univemity of Techmology,Beijing 100124 China)

机构地区：[1]北京工业大学信息学部,北京100124 [2]先进信息网络北京实验室,北京100124 [3]计算智能与智能系统北京市重点实验室,北京100124 [4]北京工业大学信息化建设与管理中心,北京100124

出　　处：《测控技术》

基　　金：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)。

年　　份：2020

卷　　号：39

期　　号：4

起止页码：76-80

语　　种：中文

收录情况：JST、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：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、漏检的情况,更降低了培养一名优秀报务员所需的时间和花费的财力。

关 键 词：MORSE 短波通信 计算机视觉 自动检测  时频分析

分 类 号：TP391]