無(wú)線電監(jiān)測(cè)中電磁環(huán)境參數(shù)預(yù)測(cè).pdf

1、目前監(jiān)測(cè)中主要有以下幾個(gè)不足：一方面，不同的工作人員有不同的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)，在做決策時(shí)存在一定的主觀性，同時(shí)無(wú)線電監(jiān)測(cè)過(guò)程中過(guò)分依賴(lài)于技術(shù)人員，其中大部分工作重復(fù)進(jìn)行，是對(duì)人力資源的浪費(fèi)，且在應(yīng)急情況下極大的增加了其工作難度和工作量；另一方面，由于現(xiàn)有無(wú)線電監(jiān)測(cè)設(shè)備的信息處理能力不足，導(dǎo)致無(wú)線電監(jiān)測(cè)嚴(yán)重依賴(lài)于技術(shù)人員。近年來(lái)，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，智能信息處理在現(xiàn)實(shí)生活中的應(yīng)用成為熱點(diǎn)話題。為了減少監(jiān)測(cè)技術(shù)人員的工作量，實(shí)現(xiàn)無(wú)線電監(jiān)測(cè)設(shè)

2、備的無(wú)人值機(jī)，將人工智能技術(shù)用在無(wú)線電監(jiān)測(cè)中，提高無(wú)線電監(jiān)測(cè)設(shè)備的信息處理能力，受到無(wú)線電監(jiān)測(cè)人員的廣泛關(guān)注。本文的主要工作如下：
　　(1)種基于膜計(jì)算優(yōu)化算法的支持向量機(jī)參數(shù)優(yōu)化模型，并用該模型對(duì)C波四類(lèi)異常信號(hào)：?jiǎn)晤l點(diǎn)、單載波、干擾機(jī)、雷達(dá)進(jìn)行識(shí)別。
　　(2)提出了一種基于膜計(jì)算優(yōu)化的最小二乘支持向量機(jī)-混沌時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型,該模型利用膜計(jì)算優(yōu)化算法對(duì)相空間重構(gòu)和LS-SVM參數(shù)進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化。并且把該模型用在無(wú)線電監(jiān)