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公开(公告)号：CN113420817A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110709690.8
申请日：2021-06-25
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于网络结构特征归纳的半监督调制类型识别方法、装置及介质；该方法包括：将无标记样本集与小样本的有标记样本集输入至特征提取网络，获得所有样本各自对应的特征向量；基于高斯函数定义通过所述无标记样本集与所述有标记样本集中各样本对应的特征向量获取连接矩阵；根据所述连接矩阵以及由所述连接矩阵的各行元素之和所组成的对角矩阵获取传播矩阵；构造并初始化迭代矩阵；利用所述传播矩阵以及初始化的迭代矩阵对所述迭代矩阵进行迭代至收敛；根据收敛的迭代矩阵中的行向量对所述无标记样本集中样本的调制类型标记进行预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118094308A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410056915.8
申请日：2024-01-15
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N3/0895 , G06N3/096 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供的一种电磁信号半监督增量调制类型识别方法，包括：获取待分类的电磁信号；将待分类的电磁信号输入预训练的类型识别模型，获取待分类的电磁信号的输出类别；预训练的类型识别模型是基于半监督增量学习的方法训练得到，半监督增量学习的方法利用联合损失函数对类型识别模型的参数进行调整。在本发明中，通过采用半监督增量学习以及联合损失函数训练得到预训练的类型识别模型，并基于预训练的类型识别模型获取待分类的电磁信号的输出类别，实现了在新旧调制类型的样本不均衡的情况下，对全类型的电磁信号调制类型的高精度识别，同时避免了现有技术中样本标注成本较高的问题，提高了预训练的类型识别模型对全类别调制信号的识别精度。
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公开(公告)号：CN113420817B
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202110709690.8
申请日：2021-06-25
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/214
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于网络结构特征归纳的半监督调制类型识别方法、装置及介质；该方法包括：将无标记样本集与小样本的有标记样本集输入至特征提取网络，获得所有样本各自对应的特征向量；基于高斯函数定义通过所述无标记样本集与所述有标记样本集中各样本对应的特征向量获取连接矩阵；根据所述连接矩阵以及由所述连接矩阵的各行元素之和所组成的对角矩阵获取传播矩阵；构造并初始化迭代矩阵；利用所述传播矩阵以及初始化的迭代矩阵对所述迭代矩阵进行迭代至收敛；根据收敛的迭代矩阵中的行向量对所述无标记样本集中样本的调制类型标记进行预测。
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公开(公告)号：CN114465637B
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202210274424.1
申请日：2022-03-21
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04B1/40 , H04B1/707 , H04B1/7097 , H04B17/345 , H04B17/382 , H04B17/391 , H04W16/14
Abstract: 本发明公开了一种信道动态筛选与状态交互共享的变换域通信方法，接收机利用AD9361芯片接收通道完成分段频谱感知，进行频段粗选与细选；收发两端利用AD9361芯片收发通道经过直接扩频交互链路共享信道状态；收发机依据共享信道分别对AD9361芯片收发通道进行配置，进行变换域通信处理，获取最终通信数据。本发明将频谱感知、直接扩频交互共享链路与变换域处理有力结合，在收发两端电磁信道状态不一致时仍可通过交互链路共享接收端信道状态完成通信；同时依托AD9361芯片作为本发明中频谱感知与各收发模块的收发器，使本发明可在较宽频段内分段完成频谱感知，进行频段粗选与细选，动态筛选最优频段，扩大可选频段范围，提高频谱利用率。
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公开(公告)号：CN114465637A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210274424.1
申请日：2022-03-21
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04B1/40 , H04B1/707 , H04B1/7097 , H04B17/345 , H04B17/382 , H04B17/391 , H04W16/14
Abstract: 本发明公开了一种信道动态筛选与状态交互共享的变换域通信方法，接收机利用AD9361芯片接收通道完成分段频谱感知，进行频段粗选与细选；收发两端利用AD9361芯片收发通道经过直接扩频交互链路共享信道状态；收发机依据共享信道分别对AD9361芯片收发通道进行配置，进行变换域通信处理，获取最终通信数据。本发明将频谱感知、直接扩频交互共享链路与变换域处理有力结合，在收发两端电磁信道状态不一致时仍可通过交互链路共享接收端信道状态完成通信；同时依托AD9361芯片作为本发明中频谱感知与各收发模块的收发器，使本发明可在较宽频段内分段完成频谱感知，进行频段粗选与细选，动态筛选最优频段，扩大可选频段范围，提高频谱利用率。
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公开(公告)号：CN114154532A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111301162.5
申请日：2021-11-04
Applicant: 西安电子科技大学重庆集成电路创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种无人机个体多维域电磁信号特征深度学习识别方法，通过无线电监测技术获取无人机电磁信号样本，对样本进行打标签处理，获得信号样本集；对所述信号样本集里的每个信号分别进行多维域电磁信号特征提取，获得每个信号样本对应的多维域特征向量；对所述每个信号样本对应的特征向量分别进行多维域电磁信号特征压缩处理，获得压缩降维后的特征向量；通过所有信号样本的压缩降维后的特征向量构成训练数据集；深度学习分类器模块构造分类器；通过所述训练数据集训练分类器直至收敛；通过训练好的分类器对无人机信号进行监测识别。本发明有效克服深度神经网络在训练样本不足时面临的网络过拟合和泛化能力不足的问题。
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