基于稳健卡尔曼滤波的倾斜探测电离层MUF短期预报方法

为了改善电离层频率预报准确性低、短波通信连通率差以及工程中观测野值对预报精度影响严重等问题,提出一种基于稳健卡尔曼滤波的倾斜探测电离层MUF短期预报方法.通过研究实测MUF数据的变化规律及观测误差的成因与特征,利用电离层参考模型作为先验信息,改进卡尔曼滤波模型的状态估计方程;引入代价函数机制,通过Huber-M估计实现...     

短波通信MUF预测方法的数据分析

根据ITU-R P533和ITU-R P1239方法,利用我国2013年10月3条斜测电路的最高可用频率(MUF)数据,匹配出最合适的伪太阳黑子数,并利用其作为预测链路的太阳活动强度指数进行准实时预测.结果表明,该方法有着较好的适用性,通过利用预测时刻之前的数据对太阳活动强度进行定位,能够较为准确的预测MUF.     

基于模型数据双驱动的短波MUF短期预测网络

针对短波最大可用频率（MUF）经典模型方法预测精度低及机器学习方法训练集数据获取难度大的问题,提出一种模型数据双驱动的双向门控递归单元（Bi GRU）网络用于MUF短期预测。模型驱动方面,利用经典MUF预测模型生成的大规模数据集作为模型驱动训练集,经过2DCNN和Bi GRU网络联合学习后,获得一个初步网络。数据驱动方面,使用小规模的实测数据集对初步网络进行二次训练,得到最终网络CNN-Bi GRU-NN。仿真结果表明,所提网络与GRU网络、LSTM网络以及VOACAP模型相比,在日期尺度和时刻尺度上的平均均方根误差（RMSE）均有降低。     

短波电路最高可用频率准实时预报方法

本文提出了利用MUF自身的变化规律来作准实时预报的方法。     

电离层的探测与骚扰预报

电离层是指位于地面60km至1000km处的被电离了的大气层.电离层对电波传播的影响与人类活动密切相关,通过对电离层的探测可获取电离层物理特性参量随日、季节、年、太阳活动、地理环境等变化的分布、变化规律.本文主要讲述了电离层探测的方法、太阳活动对电离层的影响、电离层扰动对人类的影响、对电离层进行常规监测及骚扰预报的重要...     

光电探测多传感器数据融合方法研究

首先分析了光电探测传感器的观测特点.简要介绍了各传感器在进行数据融合时必做的重要工作--数据对准及几种数据对准方法.重点研究了具有不同传感器测量精度的光电探测系统信息加权融合概念及融合准则.给出了每种准则下的目标跟踪算法,并进行了算法仿真.仿真结果表明,对于具有不同测量精度的传感器,选择不同的融合准则,可更为准确地预测目标飞行轨迹,大大提高目标的跟踪效果和精度.     

基于Kriging法的海上短波通信可用频率插值方法研究

克里格法在统计意义上是一种对区域化变量的取值求线性最优、无偏内插估计的一种方法。分析了克里格法的插值原理及变异函数的确定方法,利用普通克里格法对海上短波通信可用频率实测数据进行插值,提出了一种新的短波通信可用频率插值方法。通过实测数据仿真验证了该方法的可行性和有效性。对海上短波通信可用频率的选用具有重要的应用价值。     

最高可用频率自适应预报算法研究

基于实际观测数据的最高可用频率短期预报对于短波通信网络选择工作频率具有重要的意义,利用Kalman滤波技术设计了最高可用频率自适应预报算法,并用实际观测数据对其进行检验,结果表明：该算法能够自动跟踪实际测量数据的变化,较准确地预报未来时刻的最高可用频率。     

短波通信的频率预测方法

本文主要根据短波通信的特点以实例分析的形式介绍了短波频率的预测方法,提出了如何恰当地分配短波线路工作频率的原则,为实际工程中解决短波波段用户拥挤、干扰严重等问题提供了较好的借鉴。     

天波返回散射特殊电离图的处理方法

基于特殊状态的返回散射扫频电离图,提出一种用于提取电离层主模式区域MUF曲线分布的算法,为选频提供数据支撑。首先,计算出各个信道上的背景噪声,并根据背景噪声的分布特性,统计得出各个信道的补偿因子,结合补偿因子与背景噪声及空域滤波技术进行噪声消除,获得干净数据;然后,在干净数据的基础上,采用距离分段式均值处理的方法,对电离层特征参数MUF进行提取;最后,经过历史数据测试显示,算法结果与电离层的主模式区域边界分布符合度较好。该算法过程简单,实时性较好。     

基于激光雷达探测的飞机尾流融合预测方法

为提高基于激光雷达的飞机尾流探测反演精度,根据扫描出的径向风速数据,建立了基于Kolmogorov结构函数的大气背景湍流耗散率(EDR)估计方法;然后基于两阶段消散预测模型,计入湍流对尾流消散过程的影响,实现基于历史探测数据的尾涡强度环量和涡核运动趋势的预测;通过环境探测数据与预测模型的结合,提高尾涡特性参数的反演精度。研究表明,相较于反演算法,采用本文模型预测的尾涡轨迹在径向距离和角度的精度上分别提高了595、648。     

无线多传感器数据融合的家庭火灾检测系统设计

针对现有火灾检测系统常出现的误报警和漏报警情况以及传统的有线火灾检测系统布线复杂、成本高、灵活性差等缺点,设计了一套基于无线多传感器数据融合的家庭火灾检测系统,检测厨房设备、电器线路或电器设备老化等造成的火灾安全隐患.详细介绍了多传感器融合算法的设计、火灾检测系统硬件框架和软件实现等.仿真结果表明,该方案具有准确度高、灵活性强的特点.     

基于多元数据融合的课堂表现智能检测系统设计

为了评估学生的上课行为,文章采用最新的头部姿态估计技术。此项技术能够捕捉当前人头部所做的各种动作与角度,例如低头、转头、仰头等。低头是大多数学生课堂上使用手机的惯用姿势,可以利用此项技术来监测其头部姿态从而进行评估。考虑到人脸检测的定位准确度问题,以及学生低头的动作不一定是使用手机,文章同时引入了无线信号侦测技术,捕获并检测当前教室里由于学生使用手机造成信号频繁收发的终端位置,与人脸检测的定位相结合,交叉定位,从而获得更精准的定位效果。     

基于融合技术的图像边缘检测方法

提出一种融合柔性形态学方法与Sobel算子的边缘检测方法。利用全方位结构元素对图像进行重复柔性形态学处理，提高了运算速度并抑制了大量的噪声。建立相应的融合原则，对形态学运算获得的边缘和Sobel算子检测的边缘进行融合，得到清晰、连续的边缘图像。该方法对噪声具有很好的鲁棒性，处理含噪声图像能得到准确可靠的边缘检测结果。     

基于多传感器信息融合的汽车酒驾测控系统设计

针对传统单点汽车酒驾检测系统忽略了车内气流流动对检测精度和准确度的影响,文章探索性地提出了一种基于多传感器融合技术的汽车室内酒驾测控方法。基于D-S证据理论设计信息融合算法,并设计了酒驾测控系统的主要硬件系统与工作模式,完成了基于多传感器检测的汽车酒驾检测与控制系统方案设计。     

基于信息融合的高校招生录取数据融合系统

高校招生录取数据是高校工作重要原始资料。利用信息融合概念、VF软件技术、Excel软件技术设计高校招生录取数据融合系统,可以帮助招生工作人员减少录取考生信息统计工作量,提高统计分析速度和准确度,及时统计分析录取数据,为领导决策以及高校各部门相关工作提供可靠数据信息,为提高招生工作信息化水平做出了较好的尝试。     

基于数据挖掘技术的入侵检测系统

设计一个基于数据挖掘技术的入侵检测系统模型。该模型针对现有入侵检测系统在处理大量数据时,挖掘速度慢．自适应能力差的缺点,引入数据挖掘技术使其能从大量数据中发现入侵特征和模式。介绍其核心模块工作流程。实验结果表明该模型不仅能有效提高系统的检测速度,降低误报率,同时还能有效检测新的入侵行为。     

基于数据挖掘技术的入侵检测系统

设计一个基于教据挖掘技术的入侵检测系统模型.该模型针对现有入侵检测系统在处理大量数据时,挖掘速度慢.自适应能力差的缺点.引入数据挖掘技术使其能从大量数据中发现入侵特征和模式.介绍其核心模块工作流程.实验结果表明该模型不仅能有效提高系统的检测速度,降低误报率,同时还能有效检测新的入侵行为.     

基于模糊理论的多传感器数据融合系统

利用模糊理论解决不确定性问题的优点,将其应用于数据融合系统;根据模糊控制数据融合模型,对模型中涉及到的容错处理、时空对准问题进行研究;分析了模糊理论在融合算法中的处理过程;并根据不同的对应情况加以讨论说明;最后通过仿真检验分析,证明该融合系统能有效地提高测量数据精度.