公开(公告)号：CN116503711A

公开(公告)日：2023-07-28

申请号：CN202310471104.X

申请日：2023-04-27

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 谢跃雷 ,  谢星丽 ,  曾浩南 ,  梁文斌 ,  王胜 ,  郝婉瑞 ,  邓景宇 ,  李天佳 ,  蒋俊正 ,  欧阳缮 ,  廖桂生

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06N3/096

Abstract: 本发明公开了一种基于增量学习的辐射源个体与设备型号识别方法，包括：1）采用宽带接收机接收无线通信设备的辐射源信号：计算信号的差分星座轨迹图；3）对差分星座轨迹图进行密度处理；4）训练原多任务卷积神经网络模型；5）将训练好的卷积神经网络模型记为，作为增量学习的原模型；6）添加新类、进行增量学习训练；7）保存，作为下次通信辐射源个体识别的新模型。这种方法能加快模型收敛速度，节约训练时间和空间资源，并且增量学习训练所用的数据集能够实现数据重现，有效保留了对原样本类别的分类能力，能减少增量训练的数据量、缩短训练时间和节约空间内存。

公开(公告)号：CN114553364A

公开(公告)日：2022-05-27

申请号：CN202210189825.7

申请日：2022-02-28

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 谢跃雷 ,  曾浩南 ,  王胜 ,  谢星丽 ,  梁文斌 ,  邓涵方 ,  许强 ,  肖潇 ,  蒋俊正 ,  欧阳缮 ,  廖桂生

IPC: H04K3/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于PYNQ的无人机识别系统及识别方，所述无人机识别系统采用信号接收装置接收待识别无人机信号，将信号通过RJ45接口传送给PYNQ‑Z2，从接收到的射频信号中提取三阶累积量，作为每台无人机唯一的射频指纹特征，基于得到的无人机射频指纹特征，使用神经网络对射频指纹特征进行分类，利用神经网络加速IP核进行加速计算，可以对需要进行认证的无人机身份进行实时识别和认证。

公开(公告)号：CN114266312A

公开(公告)日：2022-04-01

申请号：CN202111582991.5

申请日：2021-12-22

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 谢跃雷 ,  谢星丽 ,  邓涵方 ,  许强 ,  肖潇 ,  王胜 ,  曾浩南 ,  梁文斌 ,  蒋俊正 ,  欧阳缮 ,  廖桂生

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  H04L69/18

Abstract: 本发明公开了一种基于多任务学习的射频指纹和通信协议的识别方法，包括如下步骤：1）获取接收机端信号；2）信号预处理；3）对I/Q信号进行差分处理得到差分星座轨迹图：4）制作神经网络的输入数据集；5）多任务神经网络训练；6）进行射频指纹识别和无线通信协议识别。这种方法能在单任务的基础上提高识别准确率和缩短训练时间，并且差分星座轨迹图能消除因频偏导致的星座图旋转的情况。

公开(公告)号：CN114578308B

公开(公告)日：2024-04-16

申请号：CN202210227195.8

申请日：2022-03-08

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 谢跃雷 ,  许强 ,  邓涵方 ,  肖潇 ,  曾浩南 ,  梁文斌 ,  王胜 ,  谢星丽 ,  欧阳缮 ,  廖桂生

IPC: G01S7/41 ,  G01S13/06 ,  G06F18/213

Abstract: 本发明公开了一种基于混合多普勒的旋翼目标特征提取方法，其特征是，包括如下步骤：1）构建圆阵天线与旋翼目标的数学模型、推导回波信号函数；2）混合多普勒特征分析；3）发射不同模态涡旋电磁波束、对回波进行信号处理；4）目标特征参数估计；5）目标识别。本发明实验结果表明，分析混合多普勒特征，可有效反演出旋翼目标的叶片数、叶片长度、转速、位置信息等多个特征，相比于传统单一多普勒特征提取，对旋翼目标的具体识别能提供更多更充分的依据。

公开(公告)号：CN117574210A

公开(公告)日：2024-02-20

申请号：CN202311632356.2

申请日：2023-11-30

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 谢跃雷 ,  李天佳 ,  曾浩南 ,  邓景宇 ,  郝婉瑞 ,  王胜 ,  谢星丽 ,  梁文斌 ,  蒋文岳 ,  徐晨 ,  刘祥国 ,  蒋俊正 ,  欧阳缮 ,  廖桂生

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/15 ,  G06F18/213 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于域对抗网络的射频指纹识别方法，包括如下步骤：步骤1，信号采集，在不同冲击响应的无线衰落信道条件下，采集待识别设备的射频信号，经过预处理后，制作源域数据集和目标域数据集；步骤2，设置DANN模型，模型包括标签分类子模型和域判别子模型；步骤3，模型训练，重复交替训练标签分类模型和域判别模型，并保存标签分类模型；步骤4，身份识别。这种方法能在不同的无线信道环境下，有效降低无线衰落信道对射频指纹识别带来的不良影响。

公开(公告)号：CN113238288B

公开(公告)日：2022-07-01

申请号：CN202110551309.X

申请日：2021-05-20

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 谢跃雷 ,  许强 ,  邓涵方 ,  肖潇 ,  曾浩南 ,  梁文斌 ,  王胜 ,  谢星丽 ,  欧阳缮 ,  廖桂生

IPC: G01V3/12

Abstract: 本发明公开了一种基于差值谱线的旋翼目标特征提取方法，其特征是，包括如下步骤：1）构建旋翼目标叶片与涡旋电磁波模型；2）利用谱分解法处理仿真数据，得到差值谱线；3）更改叶片数、叶片长度、叶片宽度、叶片位置角度，重复步骤2），分别得到对OAM影响的差值谱线。这种方能准确获取旋翼目标的叶片特征，从而提高探测和识别旋翼目标的精度。

公开(公告)号：CN114578308A

公开(公告)日：2022-06-03

申请号：CN202210227195.8

申请日：2022-03-08

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 谢跃雷 ,  许强 ,  邓涵方 ,  肖潇 ,  曾浩南 ,  梁文斌 ,  王胜 ,  谢星丽 ,  欧阳缮 ,  廖桂生

IPC: G01S7/41 ,  G01S13/06 ,  G06K9/00

Abstract: 本发明公开了一种基于混合多普勒的旋翼目标特征提取方法，其特征是，包括如下步骤：1）构建圆阵天线与旋翼目标的数学模型、推导回波信号函数；2）混合多普勒特征分析；3）发射不同模态涡旋电磁波束、对回波进行信号处理；4）目标特征参数估计；5）目标识别。本发明实验结果表明，分析混合多普勒特征，可有效反演出旋翼目标的叶片数、叶片长度、转速、位置信息等多个特征，相比于传统单一多普勒特征提取，对旋翼目标的具体识别能提供更多更充分的依据。

公开(公告)号：CN219811040U

公开(公告)日：2023-10-10

申请号：CN202320884423.9

申请日：2023-04-19

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 谢跃雷 ,  梁文斌 ,  王胜 ,  曾浩南 ,  谢星丽 ,  李天佳 ,  郝婉瑞 ,  邓景宇

IPC: G01S7/41 ,  G05B19/042

Abstract: 本实用新型公开了一种基于AD9361的多频段外辐射源雷达信号采集装置，包括AD9361射频芯片和与AD9361芯片连接的SPI模块及数据处理模块，所述SPI模块连接有串口协议模块、网口传输模块、寄存器初始化模块和多频段外辐射源分时接收模块，串口协议模块、数据处理模块、网口传输模块均外接信号处理机PC，AD9361射频芯片前端设有阵列天线以接收多频段外辐射源雷达回波信号。这种装置能在不改变硬件的基础上，实现对70MHz到6GHz的多个外辐射源雷达信号的采集、存储与实现，并且成本低、易于实现、实时性好、通用性强且操作简易。