提升舰船网络信号及整体通信质量，提出基于稠密度聚类的舰船网络微弱信号自适应增强方法。应用稠密度聚类算法检测出舰船网络微弱信号，通过经验模态分解法分解微弱信号，结合小波变换法与奇异谱分析法去除的噪声，实现舰船网络微弱信号增强信。结果表明，该方法能够有效分解所检出微弱信号，并进行分量去噪处理，去噪后各信号分量不仅保留原有细节特征，且有效消除掉干扰噪声，重构后所获得的增强信号整体呈现清晰，可有效保障舰船网络的整体通信质量。
To improve the signal and overall communication quality of ship network, an adaptive enhancement method of ship network weak signal based on dense clustering is proposed. The dense density clustering algorithm is used to detect the weak signal of ship network. The weak signal is decomposed by empirical mode decomposition method, and the signal enhancement of ship network weak signal is realized by combining the noise removed by wavelet transform method and singular spectrum analysis method. The results show that this method can effectively decompose the detected weak signal and denoise the components. After denoising, each signal component not only retains the original detailed characteristics, but also effectively eliminates the interference noise. The reconstructed enhanced signal is clear as a whole, which can effectively ensure the overall communication quality of the ship network.
2022,44(5): 138-141 收稿日期：2021-12-19
DOI：10.3404/j.issn.1672-7649.2022.05.029
分类号：TN912
作者简介：虞晓霞(1982-)，女，硕士，讲师，研究方向为计算机
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