-
公开(公告)号：CN118445685A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410557368.1
申请日：2024-05-07
申请人： 北京邮电大学 , 龙文华丰(北京)科技有限公司
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/15
摘要： 本发明公开了一种基于互信息加权表决的辐射源个体识别方法，包括：分别计算各天线的接收信号与发射信号之间的互信息，分别对各天线接收信号进行特征提取，根据射频特征得到粗分类结果，根据互信息设置权重，根据权重对粗分类结果进行加权表决，得到最终的射频指纹识别结果。本发明提供的互信息大小反映发射端信号和接收端信号之间的信息相似程度。因此，本发明根据互信息设置各天线的权重，将权重用于信号识别结果的校准，最终提高识别结果的可靠性。
-
公开(公告)号：CN118364369A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410776202.9
申请日：2024-06-17
申请人： 北京邮电大学 , 龙文华丰(北京)科技有限公司
IPC分类号： G06F18/2411 , G06F18/10 , G06F18/213 , H04B1/10
摘要： 本发明公开了一种基于失真滤除的辐射源个体识别方法，包括：根据失真滤波算法对信号中的信道噪声和接收端失真进行滤除，根据最小均方算法对滤除后信号进行特征提取，获得所述滤除后信号的射频特征，根据支持向量机分类方法对所述射频特征进行分类，根据所述射频特征的分类结果获得射频指纹识别结果。本发明通过降低信道噪声和接收端失真对射频信号特征的影响，从而提高射频指纹识别的准确性。
-
公开(公告)号：CN118074728A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410465666.8
申请日：2024-04-18
申请人： 北京邮电大学 , 龙文华丰(北京)科技有限公司
IPC分类号： H03M13/29
摘要： 本发明公开了一种Turbo码删余模式的识别方法。针对删余周期识别，方法首先根据数据的排列模式提取R0路数据和R12路数据，然后使用RSC分量编码器对R0路数据进行编码，生成非删余Turbo码的R1路数据，最后将R1路数据和R12路数据每隔T位取出进行比较，获得匹配率M，匹配率最大时对应的所有T位取最大公因数即为删余周期。针对删余矩阵识别，首先根据删余周期T将R1路数据和R12路数据分别划分为g组，然后遍历g组，每组比对R1路数据和R12路数据中索引相同的T位数据，若至少一位数据重合，T位中该位重合位数加一，最后对g组累积求和，获得T位中每一位总的重合位数，选择T位中总的重合位数大于预设值的位即可得到删余矩阵。
-
公开(公告)号：CN118364369B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410776202.9
申请日：2024-06-17
申请人： 北京邮电大学 , 龙文华丰(北京)科技有限公司
IPC分类号： G06F18/2411 , G06F18/10 , G06F18/213 , H04B1/10
摘要： 本发明公开了一种基于失真滤除的辐射源个体识别方法，包括：根据失真滤波算法对信号中的信道噪声和接收端失真进行滤除，根据最小均方算法对滤除后信号进行特征提取，获得所述滤除后信号的射频特征，根据支持向量机分类方法对所述射频特征进行分类，根据所述射频特征的分类结果获得射频指纹识别结果。本发明通过降低信道噪声和接收端失真对射频信号特征的影响，从而提高射频指纹识别的准确性。
-
公开(公告)号：CN118074728B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410465666.8
申请日：2024-04-18
申请人： 北京邮电大学 , 龙文华丰(北京)科技有限公司
IPC分类号： H03M13/29
摘要： 本发明公开了一种Turbo码删余模式的识别方法。针对删余周期识别，方法首先根据数据的排列模式提取R0路数据和R12路数据，然后使用RSC分量编码器对R0路数据进行编码，生成非删余Turbo码的R1路数据，最后将R1路数据和R12路数据每隔T位取出进行比较，获得匹配率M，匹配率最大时对应的所有T位取最大公因数即为删余周期。针对删余矩阵识别，首先根据删余周期T将R1路数据和R12路数据分别划分为g组，然后遍历g组，每组比对R1路数据和R12路数据中索引相同的T位数据，若至少一位数据重合，T位中该位重合位数加一，最后对g组累积求和，获得T位中每一位总的重合位数，选择T位中总的重合位数大于预设值的位即可得到删余矩阵。
-
公开(公告)号：CN118921254A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411384620.X
申请日：2024-09-30
申请人： 龙文华丰(北京)科技有限公司
IPC分类号： H04L25/02
摘要： 本发明公开了一种基于稀疏表示的超大规模智能反射表面辅助信道估计方法。首先在超大规模智能反射表面上实现轻量级双域滤波器，通过将时域信号变换为角度域和极化域中的稀疏表示，再将接近零的冗余部分强制设置为零，实现非发射区域的噪声滤除。接着，根据接收的滤波后导频信号，使用失效感知正交匹配追踪算法进行故障感知，实现稀疏信道重建和智能反射表面元件失效故障诊断，从而提高信道估计的准确性。
-
公开(公告)号：CN118312889A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410740697.X
申请日：2024-06-10
申请人： 龙文华丰(北京)科技有限公司
IPC分类号： G06F18/2431 , G06F18/213 , G06F18/15 , G06N3/0442 , H04W12/06 , H04W12/79
摘要： 本发明公开了一种基于联合变分模态分解的辐射源个体识别方法，对连续的M帧信号进行归一化处理，根据联合变分模态分解方法将归一化处理之后的M帧信号联合分解为K个子信号，所述子信号为对应的信号特征，使用长短期记忆方法将接收端的标签特征和当前时刻的信号特征进行对比分类，得到所述M帧信号的所属类别标签，从而实现个体识别。本发明提供的基于联合变分模态分解的辐射源个体识别方法，具有更强的噪声鲁棒性和更高的模态精度。
-
-
-
-
-
-
搜索结果
7 条记录 (耗时 0.037 秒)
