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公开(公告)号：CN118473428A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410535702.3
申请日：2024-04-30
申请人： 中国人民解放军海军航空大学
摘要： 本发明提出一种基于机器学习的极化码分段错误纠正译码方法及装置，其中方法包括Polar码分段构造；对接收的软判决序列进行多次分段译码；记录多次分段译码结果，及错误译码对应的序列等信息，建立纠错表并生成训练数据；训练包含无监督模型及监督模型的错误识别网络；执行分段错误纠正译码方案，对未通过CRC校验的含错序列，通过训练的无监督模型判别序列中是否包含已知错误类型，若不包含则译码终止，包含已知错误类型的序列通过训练的监督模型识别错误类型后进行查表纠错，纠错后未通过CRC校验则译码终止，否则继续译码，直到达到最大迭代次数。通过本发明提出的基于机器学习的极化码分段错误纠正译码方法，提升了极化码译码性能。
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公开(公告)号：CN118395171A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410391897.9
申请日：2024-04-02
申请人： 中国人民解放军海军航空大学
IPC分类号： G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/096 , G06N3/0464
摘要： 本发明提出一种基于增强型迁移的辐射源个体识别方法及装置，其中方法包括构建包含可分离卷积模块、注意力机制和残差模块的神经网络结构；将数据划分为训练集及测试集，对训练集数据进行预识别，将数据分为易分类数据及难分类数据；采用数据增强对易分类数据及难分类数据进行扩充；对扩充后的易分类数据进行训练，得到稳定的网络参数；对难分类数据进行训练，微调网络参数；最后使用网络对测试集数据进行识别。
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公开(公告)号：CN116796505B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202310529870.7
申请日：2023-05-11
申请人： 中国人民解放军海军航空大学
IPC分类号： G06F30/20
摘要： 本发明涉及一种基于示例策略约束的空战机动策略生成方法，属于空战智能体决策控制建模技术领域。为了解决近距空战机动决策建模面临的经验数据利用率低、算法不易收敛的问题，该基于示例策略约束的空战机动策略生成方法，包括示例数据采集、智能体模型预训练、智能体模型参数在线细调三个阶段，能提高回合数据和有效示例数据的利用率，并将模仿学习和强化学习特点相结合，提高算法收敛效率，并避免示例数据非最优问题。
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公开(公告)号：CN114967716A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210444221.2
申请日：2022-04-25
申请人： 中国人民解放军海军航空大学
摘要： 本发明公开了一种基于四元数球面线性插值的固定翼飞机姿态控制方法，该方法包括：基于动力学模型搭建角速度、过载的增稳系统；解算得到当前姿态角，分别将当前姿态角和预设的目标姿态角转化为当前姿态四元数和目标姿态四元数；以及将目标姿态四元数和当前姿态四元数通过球面线性插值法计算得到插值姿态四元数；计算插值姿态四元数与当前姿态四元数的误差四元数并计算得到增稳系统指令；将增稳系统指令输入增稳系统，输出飞机舵面偏转角控制指令以控制飞机飞行姿态。本发明能够作为强化学习环境中飞机模型的控制系统，降低算法训练难度和研究人员建立飞控模型的工作量。
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公开(公告)号：CN114757224A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210316468.6
申请日：2022-03-28
摘要： 本发明公开了一种基于持续学习和联合特征提取的特定辐射源识别方法，其中，该方法包括：获取多个辐射源的信号并对多个辐射源的信号进行信号处理；将信号处理后的多个辐射源的信号输入训练好的多个连续增量深度极限学习机，并将训练好的多个连续增量深度极限学习机作为分类器以输出决策；使用投票算法对单个连续增量深度极限学习机的输出决策进行融合，选取置信度最高的一类作为分类结果以识别特定辐射源。本发明在少量样本下的识别精度依然较高，能够实现对采集样本的连续有监督识别，有效满足数据库动态更新的需求，对不同调制方式、载波频率和收发距离均能表现出良好兼容性，能够对多个发射极进行有效识别。
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公开(公告)号：CN110311760B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN201910591677.X
申请日：2019-07-02
申请人： 中国人民解放军海军航空大学
IPC分类号： H04L1/06 , H04L27/26 , H04B7/0413 , H04L27/32
摘要： 本发明公开了一种在时域上构造特征向量识别空时分组码的方法，考虑频率选择信道和STBC‑OFDM信号模型，结合空时分组码的相关性，首先根据空时分组码的相关性，构造接收信号的四阶特征向量，然后根据不同STBC‑OFDM信号四阶特征向量不同，识别四种STBC‑OFDM信号。算法能够在OFDM块大小已知时，在时域上对接收信号进行识别，不需要时延、相位噪声、频率偏移等信息，识别效果较好。本发明可直接应用于非合作STBC‑OFDM通信系统，也可用于相应的软件无线电等系统。
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公开(公告)号：CN114298086A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111442156.1
申请日：2021-11-30
摘要： 本申请提出了一种基于深度学习和四阶滞后矩谱的STBC‑OFDM信号盲识别方法，涉及信号盲识别技术领域，包括：计算接收信号的四阶滞后矩，并生成四阶滞后矩向量；采用二维矢量拼接将四阶滞后矩向量合并成四阶滞后矩谱；构建注意力引导多尺度扩张卷积网络，其中，注意力引导多尺度扩张卷积网络包括注意力引导多尺度扩张卷积模块、特征融合层、残差层，将四阶滞后矩谱输入注意力引导多尺度扩张卷积模块，输出多尺度引导特征，之后将多尺度引导特征输入特征融合层和残差层，并经由以softmax为激活函数的全连接层输出识别结果。本申请识别性能获得了显著的提升，对强干扰环境具有良好的适应性，并且本申请不需要信道、噪声等先验信息，较现有算法更适用于非协作通信。
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公开(公告)号：CN113297969A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110569180.5
申请日：2021-05-25
申请人： 中国人民解放军海军航空大学航空基础学院
摘要： 本发明涉及一种雷达波形识别方法及系统，能够处理类线性调频雷达信号波形识别的问题，首先通过对观测信号进行分数阶傅里叶变换，结合时频分析的识别方法，确定观测信号的WVD中目标分量主脊线条数及其倾斜角度与目标分量宽度的标准差，最后构建一个组合神经网络作为分类器，根据提取的观测信号时频特征参数识别不同雷达信号波形。能过克服传统的时频分析方法存在的弊端，有效提升平均识别率。
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公开(公告)号：CN113205140A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110490858.0
申请日：2021-05-06
申请人： 中国人民解放军海军航空大学航空基础学院
摘要： 本发明公开了一种基于生成式对抗网络的半监督式特定辐射源个体识别方法。该方法包括：获取真实样本和生成样本；所述真实样本包括有标签真实样本和无标签真实样本；对所述生成样本和有标签真实样本进行判别；通过判别得到的有标签真实样本和生成样本对辅助分类网络进行训练；对所述生成样本和无标签真实样本进行判别；通过判别得到的生成样本对训练后的辅助分类网络再次进行训练；通过再次训练后的辅助分类网络对特定辐射源个体进行识别。本发明能较好地适应低信噪比与小样本弱标注条件下的特定辐射源个体识别任务，提高特定辐射源个体识别的效率和准确率。
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