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题名乘性噪声干扰下无线激光通信信号异常检测研究
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作者
杨浩
张帆
许绘香
黄继海
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机构
郑州工程技术学院信息工程学院
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出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024年第11期151-155,共5页
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基金
河南省科技攻关项目(No.232102210046)
河南省本科高校虚拟教研室立项建设项目(No.2022394)
+1 种基金
河南省本科高校新工科新形态教材立项建设项目(No.2023395)
河南省本科高校第二批省级重点现代产业学院拟立项建设项目(No.2023280)。
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文摘
无线激光通信环境复杂,对无线激光通信信号的可靠性提出了严峻的挑战,为此提出乘性噪声干扰下无线激光通信信号异常检测方法,以及时采取处理措施,保证无线激光通信质量。融合卷积神经网络和机器学习方法,构建基于深度学习技术的无线激光通信信号异常识别模型,判断异常是否存在。根据识别所得的无线激光通信信号异常特点,估计中心频点、脉冲周期、扫频速率等异常参数,完成无线激光通信信号异常检测。实验结果显示,不同信号异常的归一化识别指数高达0.98、1、1、0.99、0.99,且归一化均方根误差较低,可证明所提方法的检测精度较高,具备优越的检测性能。
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关键词
无线激光通信信号
卷积神经网络
乘性噪声干扰
异常检测
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Keywords
wireless laser communication signal
convolutional neural networks
multiplicative noise interference
anomaly detection
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分类号
TN919
[电子电信—通信与信息系统]
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