技术总结
本发明公开了一种基于机器学习的Morse信号自动检测译码方法。该方法通过对信号时频图中的代表性特征进行提取和比对，实现在包含多类型信号的信道中，对Morse信号的自动检测译码。同时通过引入码文中三类字符长度的聚类，提高了传统的Morse译码方法准确率较低的人工发报码文的译码准确率。通过不同信道环境的实际测试，本发明方法的Morse自动检测正确率保持在95％以上，自动译码准确率保持在80％以上，单个Morse信号的平均处理延迟稳定在0.25秒内，整个Morse检测译码方法具有高时效性。
技术研发人员：贾克斌;魏之皓;孙中华;袁野;王亚琦;龚智贞
受保护的技术使用者：北京工业大学
文档号码：201610918338
技术研发日：2016.10.20
技术公布日：2017.05.10