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公开(公告)号：CN112507621A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011479825.8
申请日：2020-12-16
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于标签传播的雷达干扰半监督识别方法，首先，模拟有源相干和非相干干扰，通过恒虚警检测和测量算法提取干扰参数；其次，利用自适应图像处理算法得到格式统一的数据集；最后将数据集输入到PL‑LPA模型中进行干扰信号分类识别。本方案在传统LPA算法基础上引入伪标签框架，将置信度高于判决门限的节点纳入源域标记数据集中，多次迭代改进传播策略，实现干扰信号实际采集模拟，干扰检测和自适应图像处理，设计并建立干扰样本数据集，最终完成干扰信号的分类识别。与监督算法CNN和半监督LPA算法在相同数据集上对比分析表明，PL‑LPA算法泛化能力和分类识别效果更好。
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公开(公告)号：CN112350787A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011091349.2
申请日：2020-10-13
IPC: H04B17/30
Abstract: 本发明公开了一种无线电信号异常检测方法，包括以下步骤：S1、采集两段正常工作的无线电信号数据，计算第一相对小波时间熵；S2、根据第一相对小波时间熵的曲线波动范围，得到时间熵阈值；S3、采集正常工作的无线电信号数据和待检测的无线电信号数据，计算第二相对小波时间熵；S4、统计第二相对小波时间熵大于时间熵阈值的无线电信号数据的样本点数，计算异常信号比率；S5、判断异常信号比率是否大于异常信号比率阈值，若是，则待检测的无线电信号数据异常，若否，则跳转至步骤S3；本发明解决了现有技术大都是基于有监督的方法进行分类，并且异常信号类型采用人为标准定义的问题。
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公开(公告)号：CN112183659A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011100248.7
申请日：2020-10-15
Abstract: 本发明涉及信号辐射源识别技术领域，公开了一种基于卷积神经网络的未知信号辐射源识别方法。该方法包括利用已知源数据训练卷积神经网络模型，提取已知源在神经网络末端层的高维度向量，对高维度向量进行PCA降维得到低维度向量，计算已知源的低维度向量中心，提取待测源在神经网络末端层的高维度向量，对高维度向量进行PCA降维得到低维度向量，计算待测源的低维度向量与已知源的低维度向量中心之间的欧式距离，根据欧式距离对待测信号辐射源进行判决。本发明解决了现有信号辐射源识别过程中因卷积神经网络硬判决而无法识别未知源的问题，具有简单易行、识别高效的特点。
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公开(公告)号：CN108111455B
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN201711331660.8
申请日：2017-12-13
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种随钻测井数据V‑OFDM声波传输方法，在发送端通过QPSK调制，然后加入导频序列并通过V‑OFDM调制和上变频调制，最后转换成模拟信号，并驱动激振器产生声波信号加载到钻柱信道；在接收端收来自钻柱信道的声波并转换成电信号，经过调理、A/D转换为待处理的频带信号，然后进行下变频和V‑OFDM解调，提取导频序列完成信道实时估计，并根据信道估计结果进行均衡，最后通过QPSK解调得到随钻测井数据。本发明可以有效地克服信道多径延时，提高数据传输质量，降低误码率，可以满足井下低功耗小型化设计要求，利用压缩感知完成信道参数的实时估计，可以有效的降低导频开销，提高随钻测井数据有效传输速率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108919202B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201810910416.5
申请日：2018-08-10
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于认知机制的非均匀动态滤波器组的构建方法。目前的非均匀动态信道化技术在遇到跨信道宽带信号时难以快速高效的构建非均匀动态信道。本发明如下：一、建立均匀信道化结构。二、均匀信道化结构测量被测脉冲信号。三、将脉冲信号内的多个电磁信号分别于动态知识库进行匹配，若匹配成功，则动态知识库输出电磁信号的信道设置参数。若匹配失败，则进行非均匀动态信道化环节，获取电磁信号的信道设置参数。四、根据各电磁信号的信道设置参数构建非均匀动态滤波器组。本发明节省了针对信号设计直接型带通滤波器的时间和资源，为后续的非均匀动态信道化滤波器组的构建提供了快速高效的优化参数。
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公开(公告)号：CN109459732B
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201811573957.X
申请日：2018-12-21
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种宽带雷达干扰信号的识别分类方法，包括以下步骤：S1、获取雷达干扰信号，并对其进行处理，得到数字视频信号；S2、将数字视频信号经过短时傅里叶变换，得到时频矩阵；S3、通过排序统计恒虚警方法对时频矩阵进行处理，得到恒虚警检测矩阵；S4、计算恒虚警检测矩阵中各干扰信号的参数，并将各干扰信号的参数集成到一个信号参数矩阵中，得到干扰信号检测结果；S5、根据干扰信号检测结果，计算干扰信号的特征；S6、根据干扰信号的特征，对干扰信号进行识别并分类。本发明基于干扰的时频信号特征对九种宽带雷达干扰进行识别分类，且具有同时多干扰(频率上不重叠)分别识别的能力。
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公开(公告)号：CN111065063A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911129949.0
申请日：2019-11-18
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04W4/38 , H04W40/02 , H04L12/715 , H04L1/00 , H04W84/18
Abstract: 本发明涉及一种基于LT Codes的有关数据可靠性存储的高效收集方法，其特征在于：包括以下步骤：1)按照感知节点与网络边缘的距离，对网络中的感知节点进行路由层次划分，选择网络中最外圈的节点作为超级节点，在网络外放置汇聚节点；2)感知节点按照划分的层次，将自身存储的数据按照层次号从高到低的顺序从内层逐层向外转发，最终数据包抵达超级节点，超级节点接收数据包并存储，汇聚节点通过访问超级节点，获得网络中感知节点的数据，完成数据的收集工作。本方法可以分摊汇聚节点周围节点的能源消耗，避免网络瘫痪，缓解了LT Codes的陡壁效应，提高收集阶段解码效率。
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公开(公告)号：CN111010672A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911129948.6
申请日：2019-11-18
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种基于缓存节点过滤的无线传感器网络编码数据收集方法，其特征在于，包括：汇聚节点周期性发送包含已收集的元数据位图的广播数据包进行局部配置的网络初始化和缓存节点信息更新；普通节点有选择地进行异或编码并进行随机数据包传输，经过多轮转发后，将数据包转发给缓存节点；缓存节点对数据包进行分析，将仅包含已收集的元数据的冗余数据包删除，向汇聚节点转发剩余数据包；汇聚节点对数据包解码，将新解码的元数据更新到已收集的元数据位图中。本发明通过缓存节点过滤机制可减少汇聚节点收到冗余数据包的概率，异或编码和随机传输可使得数据分散到整个网络中，提高节点数据存活概率；定时更新可以保证数据包过滤机制的可靠性。
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公开(公告)号：CN107369918B
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201710523269.1
申请日：2017-06-30
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提出一种基于石墨烯与超表面的工作带宽可调吸波器，主要解决现有吸波器带宽不可调且吸波性能不好的技术问题，包括直流电源和由上而下依次层叠的频率选择表面、三层介质基板和金属底板；第二介质层与金属底板间加设空气介质，展宽了吸波带宽；频率选择表面由m×n个哑铃形周期单元构成，哑铃形单元上下端均为用竖直金属导线连接的设有石墨烯薄膜夹层的金属贴片，水平金属细导线贯穿整行单个哑铃单元串接一体。本发明结构简单，使用设有石墨烯薄膜夹层的金属贴片吸波性能较好，能更加便捷地调谐吸波带宽；用电导率高的金属底板，减小了吸波器对电磁波透射。适用于电磁抗干扰及现代通信系统。
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