船舶通信系统的异常数据检测
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互联网促进了各行业的发展，船舶通信系统利用无线通信以及遥感通信等方式有效实现数据传输以及信号输出系统，通过通信系统能够实现声音、图像等信息数据传输。在远程无线通信系统当中，因为不同时延和幅度的多个分量的干扰，使得整体的通信信道均衡性不好，容易出现码间干扰和船舶通信系统的异常数据，会对船舶无线通信系统数据传输质量带来严重的影响，所以有必要对通信系统抗干扰设计以及进行船舶通信系统的异常数据检测，通过船舶通信系统的异常数据检测实现通信信道均衡处理和码间干扰抑制，能够更好地实现船舶通信系统的故障诊断分析，文章通过对船舶通信系统船舶通信系统的异常数据检测，对提高整个通信系统稳定性具有重要的意义。
一、通信网络异常分析
当前，对于船舶通信系统船舶通信系统的异常数据分析，一般都是由两部分组成，第一部分船舶异常信号的稀疏化表示，第二部分通信网络的恢复与重构。
1.船舶异常信号的稀疏化
船舶通信系统船舶通信系统的异常数据检车信号稀疏化中，是完成通信网络异常分析的前提条件，从直观上来说，因为船舶异常信号具有一定的稀疏性，在所有船舶信号中，只有少部分异常元素会保持零状态，大多数数据都是始终维持零值。
2.通信网络的恢复与重构
关于船舶通信系统的恢复以及重构，是完成整个通信船舶通信系统的异常数据检测的核心。船舶通信系统的异常数据在进行稀疏化处理上，对于整个系统船舶通信系统的异常数据的恢复以及重构一般可以分为三种方法，第一，凸优化方法，第二，贪婪化方法，第三，组合方法。在进行凸优化方法，增加一定的约束条件方式，才能够获得船舶异常信号最稀疏解，同时也可以结合数据采用极小化原理，实现船舶通信系统逼近处理。对于贪婪化方法，其实是在每一次的迭代选择船舶异常信号的过程中，一般都是需要结合信号进行匹配，实现整个船舶通信网络的逼近处理。对于组合方法，需要对船舶异常信号实施结构化采样，结合模块的方式，实施不同的处理方式检测船舶通信系统的异常数据。
二、构建模型
1.构建信道均衡模型
构建信道均衡模型过程中，需要采用分数间隔均衡呢个的方法进行通信系统信号均衡设计，文章以研究船舶通信系统作为远程无线系统，无线船舶系统在接收信号时候，一般都是以光波作为信号，然后通过光码分多址编解码技术进行码元扩频处理，用字母H代表船舶通信系统输出信道的带宽，在船舶系统输出信号带宽受距离的约束下，需要分析远程无线船舶系统的信道冲击响应，然后根据宽带多普勒原理，发现构建信道均衡模型乐带有分数间隔均衡器的数字船舶通信系统的等效传输信道模型。船舶通信系统中运行过程中，存在船舶通信系统的异常数据主要是因为受到码间干扰，需要通过自适应间隔进行码间干扰抑制，需要在最差的信道条件下，对于船舶通信系统的训练序列一般都是可以利用均衡器进行自适应算法进行调制调节，均衡器一般都是需要依靠滤波器运行下实现，通过滤波器实现分数间隔输出洗脑，就能够得到对应的滤波函数：
上述公式当中，H代表的是频域均衡的能量损失;M代表的是扩展信道的衰减系数，其中K（m）是m传输信道的传播因子;amk代表的是扩展信道的衰减系数;Tm代表的是为波尔兹曼常数。
2.码间干扰滤波
构建均衡信道模型过程中，需要对船舶通信系统船舶通信系统的异常数据进行优化检测，文章采用一种基于频谱特征提取和分数间隔均衡的船舶通信系统船舶通信系统的异常数据检测方法，采用格型滤波器进行通信系统传输链路的码间干扰滤波，具体的步骤如下：首先需要对船舶通信系统船舶通信系统的异常数据分布节点，船舶通信系统的异常数据通常出现于休眠节点和传输节点的Sink端，一般都是需要对滤波器进行匹配，然后间隔抽头的均衡器，对船舶通信系统的异常数据干扰节点进行过滤，利用连续小波变化对船舶通信系统的异常数据信号进行经验模态特征分解，需要结合滤波器进行船舶通信系统的异常数据的干扰滤波，并且通过递推提后修正后输入通信信号，也就是船舶通信系统的异常数据的频谱特x（k）xl（n）x（k-l），…，x（k-M），需要有数据直接得到的估计值代替梯度向量，通过选择适当的相位θ1（k），使y（k）y*（k）最小，这里＂*＂代表复共轭;对于匹配滤波器需要进行船舶通信系统船舶通信系统的异常数据的抽样判断，自适应均衡器的抽头数L，0<μ<2/LSmax，Smax是抽头输入的功率谱密度，得到船舶通信系统传输链路的码间干扰滤波的迭代公式为：
公式中μ代表的离散时间线性系统收敛控制参数;φ（k）代表的是船舶通信系统的自适应均衡输出期望响应信号φ（k）对参数θ1（k）的差异值。对于u（k）代表的是输入通信信号，需要根据最小均方误差准确进行抽样判决，有效实现传输链路的码间干扰滤波。
3.船舶通信系统的异常数据检测算法优化
在上述采用额格型滤波器进行船舶通信系统传输链路码间干扰滤波的基础上，需要对滤波进行处理，对于输出通信信号需要对频谱出现的特点进行提取，最后整理以后就能够得船舶通信系统的异常数据检测传递函数：
对于输入到船舶通信系统链路层的船舶通信系统的异常数据u（k）经过自适应抽头处理后，需要利用上述的码间干扰抑制方法进行噪声滤波，最终使得输出功率谱密度与期望相应之间的误差最小，假设d（k）代表时刻抽头权向量，通过结合最小二承准则，会得到船舶通信系统的异常数据检测的误差，需要同时对两边取数学期望，根据船舶通信系统输出数据的非平稳特点，需要充分考虑船舶通信系统的异常数据以及正常传输数据之间的差异性，有效实现船舶通信系统船舶通信系统的异常数据检测，到啊最终的检测输出结果：
公式中，x（t）代表的是原始抽头参量;t0代表的是初始采样时间点;Specy（t，v）代表的是已输入信号的频谱特征;v0代表的是正则化参数;v代表的是船舶通信系统的异常数据的噪声强度。通过利用上述公式，对于检测算法设计，能够有效实现船舶通信系统的异常数据检测优化。
三、实证分析
为了检验船舶通信系统船舶通信系统的异常数据检测方法的应用性能，一般都是需要进行仿真实验，通常采用是VisuaIC++编程设计，船舶通信系统在接收信号一般都是以2倍以上波特率进行采样，通常采样间隔T/L为码元T的1/L倍，即为1200 Hz，对于整个通信系统原始传输数据采样长度为1024，均衡器階数为24阶，文章CIA用的信号选择用线性调频信号，信道中的码间干扰强度为-1OdB，通过构建均衡模型，进行码间干扰滤波，使得最终的载波频率比较高，信号的调制性能比较好，能够有效抑制码间干扰，提高了对船舶通信系统的异常数据的检测准确性，图1中，通过分析检测性能曲线的对比，采用不同的方式进行1000次的蒙特卡罗实现进行船舶通信系统的异常数据检测的检测性能曲线，研究发现船舶通信系统的异常数据检测的准确检测概率较高，并且整体的功能性能好，能够有效避免船舶通信系统中输出出现误码和失真。
四、结语
通过对船舶通信系统的异常数据信号的特征提取和谱分析，实现船舶通信系统的异常数据挖掘和分类识别，本文提出一种基于频谱特征提取和分数间隔均衡的船舶通信系统船舶通信系统的异常数据检测方法，采用分数间隔均衡方法进行船舶通信系统的信道均衡设计，进行码间干扰滤波和船舶通信系统的异常数据的频谱特征提取，实现船舶通信系统的异常数据优化检测。本文方法进行异常数检测的准确检测性能较好，具有较强的抗干扰能力。