公开(公告)号：CN114567931A

公开(公告)日：2022-05-31

申请号：CN202111305572.7

申请日：2021-11-05

申请人： 西安电子科技大学重庆集成电路创新研究院

发明人： 齐佩汉 ,  张正宇 ,  郑仕链 ,  姜涛 ,  王丹洋 ,  李赞 ,  孟永超 ,  周小雨 ,  李鹏飞

IPC分类号： H04W72/04 ,  H04W72/08 ,  H04W72/10

摘要： 本发明公开了一种用于多用户任意带宽接入的复合准则快速频谱分配方法，所述用于多用户任意带宽接入的复合准则快速频谱分配方法包括：S1：确定主用户及认知用户群，其中，所述认知用户群包括多个认知用户；S2：根据所述主用户占用的频段信息和认知用户信息，构建任意带宽接入场景的频谱分配模型；S3：根据所述主用户的工作频段信息和固有频段，利用工作带宽，得到与所述工作带宽对应的若干可用子频段；S4：根据所述若干可用子频段和各认知用户优先级，利用贪婪算法，求解所述频谱分配模型，得到各所述认知用户的工作频段；S5：按照各所述认知用户的工作频段对各所述认知用户进行频谱分配。

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

申请人： 西安电子科技大学重庆集成电路创新研究院

发明人： 齐佩汉 ,  何进洋 ,  郑仕链 ,  周小雨 ,  姜涛 ,  王丹洋 ,  李赞 ,  张卫琳 ,  丁渊磊 ,  赵蓝天 ,  安智慧

IPC分类号： G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 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。