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基于深度卷积神经网络的变换域通信网络抗干扰优化算法 被引量：2
1
作者 孙桂萍 唐艳娜 于爱华 《计算技术与自动化》 2023年第2期119-123,163,共6页
为了有效抑制变换域通信网络干扰信号,改善信噪比,研究了基于深度卷积神经网络的变换域通信网络抗干扰优化算法。应用傅里叶变换方法将信号从时域转换到频域,并以傅里叶变换通信信号获得的参数为依据构建干扰信号模型;嵌入干扰信号模型... 为了有效抑制变换域通信网络干扰信号,改善信噪比,研究了基于深度卷积神经网络的变换域通信网络抗干扰优化算法。应用傅里叶变换方法将信号从时域转换到频域,并以傅里叶变换通信信号获得的参数为依据构建干扰信号模型;嵌入干扰信号模型以形成接收信号,然后对接收信号进行处理并存储在干扰数据库中,利用深度卷积神经网络完成干扰信号的特征学习与干扰估计,并根据干扰估计结果,在接收信号中去除干扰信号,完成变换域通信网络抗干扰优化。实验结果表明:该算法可有效完成变换域通信网络抗干扰优化,优化后通信信号的信噪比改善性能与误码性能均较佳,输出的通信信号几乎无干扰信号存在。 展开更多
关键词 深度卷积神经网络 变换域 通信网络 抗干扰优化 傅里叶变换
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基于人工智能的多模态雷达自适应抗干扰优化算法
2
作者 许诚 程强 +1 位作者 赵鹏 程玮清 《现代电子技术》 北大核心 2024年第7期73-76,共4页
多模态雷达系统容易受到外界环境干扰,如天气条件、电磁干扰等,而这些干扰可能会影响多模态雷达数据的准确性和稳定性。多模态雷达的抗干扰性能决定雷达的测量精度,因此,为提升多模态雷达的抗干扰能力,提出基于人工智能的多模态雷达自... 多模态雷达系统容易受到外界环境干扰,如天气条件、电磁干扰等,而这些干扰可能会影响多模态雷达数据的准确性和稳定性。多模态雷达的抗干扰性能决定雷达的测量精度,因此,为提升多模态雷达的抗干扰能力,提出基于人工智能的多模态雷达自适应抗干扰优化算法。该算法以多模态雷达信号模型为基础,分析距离速度同步欺骗干扰、频谱弥散干扰原理,计算欺骗干扰时雷达接收的总回波信号。将计算的回波信号结果输入至人工智能的YOLOv5s深度学习模型中,通过模型的训练和映射处理,完成多模态雷达自适应抗干扰优化,实现雷达欺骗性信号干扰抑制。测试结果显示,该算法的干扰对消比结果在0.935以上,干扰输出功率结果在0.017以下,能够可靠完成多干扰和单一干扰两种干扰抑制,实现多模态雷达自适应抗干扰优化。 展开更多
关键词 人工智能 多模态雷达 自适应 抗干扰优化 频谱弥散干扰 回波信号 映射处理 干扰抑制
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基于蝴蝶优化算法的通信传输链路抗干扰仿真
3
作者 陈瑾瑾 岳丽颖 《计算机仿真》 2024年第2期401-405,共5页
为了避免干扰信号影响信息在链路中的传输效果,提出可见光通信高速传输链路抗干扰方法。建立可见光通信网络模型,对链路抗干扰问题建模;针对上述模型建立可见光通信高速传输链路抗干扰优化目标函数,并选取信道容量、信道误码率和链路中... 为了避免干扰信号影响信息在链路中的传输效果,提出可见光通信高速传输链路抗干扰方法。建立可见光通信网络模型,对链路抗干扰问题建模;针对上述模型建立可见光通信高速传输链路抗干扰优化目标函数,并选取信道容量、信道误码率和链路中断概率作为约束条件;引入蝴蝶优化算法求解目标函数,实现可见光通信高速传输链路抗干扰。实验结果表明,所提方法的误码率低、信息传输成功率高、抗干扰能力强,能够确保通信传输的顺畅性,具有实际应用价值。 展开更多
关键词 可见光通信技术 链路抗干扰优化 误码率 链路中断概率 蝴蝶优化算法
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高炉鼓风机自控系统的抗干扰优化设计 被引量：4
4
作者 赵佳 赵彦奎 +1 位作者 郭勇 尹燕春 《冶金动力》 2004年第2期59-62,共4页
详细阐述了自控系统干扰的主要来源,并用系统观点阐述了莱钢热电厂5#高炉鼓风机自控系统的抗干扰优化设计。
关键词 高炉 鼓风机 自控系统 抗干扰优化设计 可靠性 电磁干扰
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上海轨道交通50Hz相敏轨道电路抗干扰优化方案 被引量：1
5
作者 王伟 《城市轨道交通研究》 北大核心 2014年第7期132-136,共5页
介绍了上海轨道交通采用的几种直流单轨条50Hz相敏轨道电路,分析了直流牵引回流对轨道电路的干扰。总结了增大限流电阻、控制无岔区段长度、减少道岔区段、增加安全延时电路等抗干扰所采取的优化设计及维护方案。
关键词 城市轨道交通 直流牵引 相敏轨道电路 抗干扰优化方案
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柯西变异的骆驼算法优化与应用 被引量：3
6
作者 任春慧 刘升 +1 位作者 张伟康 张微微 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第21期87-94,共8页
针对骆驼算法(Camel Algorithm,CA)在执行效率低及易陷入局部最优停滞等问题,提出了改进的骆驼算法(Modified Camel Algorithm,MCA)。该算法基于骆驼的行进行为,通过在全局位置处引入柯西分布函数进行变异,使得个体受局部极值点约束力下... 针对骆驼算法(Camel Algorithm,CA)在执行效率低及易陷入局部最优停滞等问题,提出了改进的骆驼算法(Modified Camel Algorithm,MCA)。该算法基于骆驼的行进行为,通过在全局位置处引入柯西分布函数进行变异,使得个体受局部极值点约束力下降,提高局部寻优能力,减少原始算法中使用的设置参数的数量,具有较高的计算速度和简化的结构。通过标准测试函数对MCA与CA,乌鸦搜索算法(Crow Searching Algorithm,CSA)和粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)进行低维与高维测试对比,实验结果表明该改进算法表现出更好的运行效率和寻优能力。通过优化受约束的工程应用即抗干扰智能天线优化来验证MCA的性能,该算法能够使天线系统到达确定的方向来完美消除干扰信号,提高在实际应用中的精度、速度与稳定性。 展开更多
关键词 元启发式优化骆驼算法 骆驼行进行为 柯西变异 抗干扰智能天线优化
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