33、ADS - B干扰抑制与多光谱图像增强技术解析

ADS - B干扰抑制与多光谱图像增强技术解析

1. ADS - B干扰抑制技术

在航空交通管理中,ADS - B(自动相关监视广播)信号的传播会受到多种干扰,如压制性、欺骗性和多径反射干扰等。为了确保航空交通管理的完整性,有多种干扰抑制和安全确认方法。

1.1 μTESLA协议

μTESLA协议在ADS - B通信中有一定优势。它具有开放广播性,相比复杂的PKI基础设施,所需的额外通信和对ADS - B协议的修改比传统非对称加密方法少很多。在地面站覆盖良好的区域,它能让参与者抵抗伪装攻击,一旦通信连续性中断就会触发警报,还能确保数据包在拥挤的1090 MHz频率上不丢失。不过,在AANETs中使用时,它存在需要重启和容易出现存储瘫痪的问题。Eldefrawy等人提出使用前向哈希、两种不同的内置哈希和中国剩余定理来解决这些问题,使系统无需重启。

1.2 位置确认方法

除了保护ADS - B通信数据,位置确认也是确保航空交通管理完整性的重要方式。以下是几种常见的位置确认方法:
- 多点定位 :这是一种成熟的协作监测方法。其核心是通过确定4个或更多已知位置目标与1个未知位置目标之间的精确距离,将定位问题转化为几何问题。利用分布在不同位置的多个天线,根据信号到达的时间差来计算飞机位置。但它存在一些缺陷,如易受多径传播影响,需要较多接收站准确检测信号,增加了同步复杂性和设备总成本,且中央处理站需与所有接收站连接。由于成本和逻辑限制,在偏远或难以到达的地区难以安装更多的多点定位基站。
- 组织验证 :该方法旨在保护空中ADS - B In通信,通过

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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