向奕雪 陈 斌 罗 勇

（海军工程大学 武汉 430033）

1 引言

为了确保短波收信业务的正常开展，需要对短波收信系统的运行状态有一个快速、清晰和准确的掌握。在以往的各类检测设备和系统中，通常只能给出短波收信系统某一组成单元的参数测试数据，用户往往需要凭使用经验或参数指标门限对测试结果进行判断和分析，这种方式不仅对用户的技术能力有一定的要求，而且自动化程度不高，给用户的使用带来了较大的不便利。随着人工智能在各个领域的广泛研究和使用［1～5］，在对短波收信系统自动监测和诊断系统的研究和设计中，也引入了人工智能技术，利用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）模型对监测数据进行智能识别和分析［6］，较好地实现了对收信系统状态的快速判别和智能诊断。

软件综合利用了C#编程的便利性和Matlab仿真运算的专业性，通过Matlab实现对监测数据的分析和智能算法设计与仿真，采用C#软件进行了算法的移植与综合使用［7］，编写了一套配合短波收信天线监测硬件平台使用的智能监测软件，通过实时或定期检测获取短波收信天线的关键指标数据，经由智能诊断模块迅速地判定运行状况、追溯故障原因，为基层通信维护人员的短波收信天线装备管理与运维提供切实有效的技术支持。

2 系统硬件结构与工作模式分析

图1 系统硬件结构

在不实施监测时，收信机正常与收信天线相连接，执行接收任务。在需要实施监测时，可分为以下……