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公开(公告)号：CN118736628A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410963892.9
申请日：2024-07-18
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： G06V40/12 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/084
摘要： 本发明涉及一种基于TCN‑LSTM的射频指纹识别方法及系统，接收ADS‑B信号作为参考信号，对ADS‑B信号进行预处理，得到实部和虚部两路信号，对其进行归一化处理，拼接得到I/Q矩阵，对I/Q信号进行双谱变换，计算双谱围线积分来提取信号特征，拼接信号特征构成双谱积分矩阵，构建LSTM和TCN网络，所述I/Q矩阵和所述双谱积分矩阵作为所述神经网络输入的训练样本，将待识别数据输入到神经网络进行射频指纹识别。
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公开(公告)号：CN118890673A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410919519.3
申请日：2024-07-10
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： H04W40/22 , G06N3/092 , G06N3/0985 , H04W72/044 , H04W24/02 , H04W24/06 , H04L41/16 , H04L45/02 , H04L5/14
摘要： 基于强化学习的全双工安全中继选择及功率分配方法，属于全双工通信领域，包括：构建全双工窃听信道，得到各链路信道增益信息；构建由DQN中继选择单元和DDPG功率分配单元组成的网络结构，用于中继选择和功率分配决策；设置网络超参数，DQN中继选择单元与DDPG功率分配单元迭代训练；调整网络超参数，优化模型性能。本发明能根据当前通信环境和历史数据动态调整，有效应对窃听威胁并增强信道安全性，适合动态和不确定的通信环境；充分利用了深度强化学习算法的稳定性和学习能力，系统可在保持高效运行的同时，确保长期的可靠性和稳定性；无需大量预标注的数据，能在实时变化的环境中自主优化决策，系统决策更为全面和前瞻。
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公开(公告)号：CN114938232B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210676771.7
申请日：2022-06-15
申请人： 北京邮电大学
IPC分类号： H04B1/10 , H04B1/54 , G06N3/084 , G06N3/0442
摘要： 本发明公开了一种基于LSTM的同时同频全双工数字域自干扰抑制方法，利用具有记忆性的LSTM网络对非线性和线性自干扰同时进行抑制，根据发射信号估计出自干扰信号，并从接收信号中减去以达到较好的自干扰抑制效果，无需采用额外的模块，简化流程，降低了过程的复杂度。同时利用记忆多项式对收发链路产生的非线性失真进行建模，降低计算复杂度，同时保证系统精度。此外设计了一种自适应的数据预处理方法，采用头脑风暴优化算法对多径信道的时延和衰减进行自适应估计，将发射信号进行多段延时作为训练样本的多个特征，以有效适应多种多径信道情况，为具体延时的时间单位建立了统一的理论指导。
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公开(公告)号：CN114938232A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210676771.7
申请日：2022-06-15
申请人： 北京邮电大学
摘要： 本发明公开了一种基于LSTM的同时同频全双工数字域自干扰抑制方法，利用具有记忆性的LSTM网络对非线性和线性自干扰同时进行抑制，根据发射信号估计出自干扰信号，并从接收信号中减去以达到较好的自干扰抑制效果，无需采用额外的模块，简化流程，降低了过程的复杂度。同时利用记忆多项式对收发链路产生的非线性失真进行建模，降低计算复杂度，同时保证系统精度。此外设计了一种自适应的数据预处理方法，采用头脑风暴优化算法对多径信道的时延和衰减进行自适应估计，将发射信号进行多段延时作为训练样本的多个特征，以有效适应多种多径信道情况，为具体延时的时间单位建立了统一的理论指导。
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