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公开(公告)号：CN109818811A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910227220.0
申请日：2019-03-25
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种识别分配类及混合类MAC协议的方法，其包括以下步骤：S1、搭建网络模型，获取网络中的仿真信号；S2、对仿真信号进行BPSK调制、采样并加入噪声；S3、确定加噪采样信号中所有信号帧的起止位置并计算帧长；S4、将信号帧划分为控制帧和数据帧；S5、获取各个协议的帧类别和帧分布；S6、将各个协议的帧类别和帧分布作为训练数据对支持向量机进行训练，得到MAC协议识别模型；S7、通过MAC协议识别模型对待识别协议进行识别，完成识别分配类及混合类MAC协议。本发明具有很好的识别效果，比较适合应用于实际场景，解决了能量特征受噪声影响大以及时间特征较难精确提取的问题。
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公开(公告)号：CN108896983A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810443955.2
申请日：2018-05-10
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于频控阵的时不变空间聚焦波束形成方法，首先采用遗传算法优化频控阵各阵元相应的频偏增量，进而引入时间调制的优化权向量方案，以达到在最高旁瓣高度不高于给定值的约束下，使得发送信号在给定目标位置处能量恒定聚焦，以及提高信号处理的速度的目的。本发明采用优化时变加权向量的方法，在实现了目标位置处时不变空间波束聚焦的同时，也是一种通用的易实现时不变空间能量聚焦波束形成方法。
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公开(公告)号：CN107037410A
公开(公告)日：2017-08-11
申请号：CN201710251961.3
申请日：2017-04-17
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种对雷达进行干扰的方法、装置及频控阵干扰机。频控阵干扰机以数字射频存储器作为前端基本部件，对接收到的敌方探测信号进行存储处理，灵活使用转发式干扰或灵巧干扰，最后通过频控阵天线发射干扰信号，以产生比常规干扰更多的假目标，有效的破坏敌方雷达对我方运动目标的检测与跟踪。该方法创新点在于对频控阵这种新型阵列的应用，通过频控阵天线来发射干扰信号，使每个阵元之间发射的干扰信号在频率上不同，一方面，采用阵列的形式加强干扰信号的功率，另一方面，发射的干扰信号在频率上呈现出了差异性，对敌方雷达的目标在频域上的探测造成严重的困扰。
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公开(公告)号：CN104614611A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201510050829.7
申请日：2015-01-30
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01R31/00
Abstract: 该发明属于雷达应用中的接收天线阵列受损阵元的在线检测方法，包括建立检测数据库，确定接收信号的自相关矩阵，确定待测虚拟阵列，自相关矩阵列向量化处理，列向量元素的排序，确定待测虚拟阵列中各阵元位上虚拟阵元的个数，确定接收天线阵列是否存在受损阵元及确定受损阵元个数及相应的阵元坐标位。该发明具有不受接收天线阵列的规模大小及天线阵列中受损阵元的数目大小限制，在同等阵列规模、相同受损阵元个数的情况下，与支持向量机分类法相比，该发明在线检测所耗费的时间仅为支持向量机分类法的1/50-1/4，性能提高明显，检测效率及可靠性更高。因而本发明具有检测方法简便，所需的检测时间短，检测效率及可靠性高等特点。
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公开(公告)号：CN103018737B
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201210509143.6
申请日：2012-11-20
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S13/06
Abstract: 本发明属于频率分集阵列(FDA)雷达技术领域。本发明公开了一种用FDA雷达估计目标距离和方位角的方法，包括将雷达的发射阵元分成阵元个数相等第一发射子阵列和第二发射子阵列，产生两个发射子阵列的发射信号，估计目标的方位角和距离的步骤。本方法能够有效地利用FDA雷达波束的距离依赖特性，对目标的方位角和距离进行联合估计，克服了FDA雷达在对目标距离向和方位角向进行估计时存在的耦合问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116340822B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202310304464.0
申请日：2023-03-27
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/22 , G06N3/049 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于图神经网络的电子目标序列分析预测方法，使用图卷积神经网络分析实时场景下的电子目标序列，其中使用图卷积层聚合节点和边参数，生成图特征，使用线性分类器基于图特征对电子目标序列分类，从而识别电子目标序列的任务标签；使用图自编码器分析实时场景下的电子目标序列，其中使用图卷积神经网络作为编码器计算图特征，并随机添加负链接，最后使用内积恢复原始图结构，从而推测电子目标序列隐藏的目标间关系；使用时域图卷积神经网络分析带有时序特性的电子目标序列，其中使用图卷积神经网络计算图特征，使用门控递归单元基于图特征计算下一时刻的电子目标序列结构和参数，从而预测电子目标序列未来可能的结构和参数变化。
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公开(公告)号：CN116800358A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310217761.1
申请日：2023-03-08
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04B17/30 , G06F18/213 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的智能门限频谱异常检测方法及系统，包括数据获取模块，获取时序的天气数据和电磁能量数据；数据处理模块，用于利用训练好的模型生成智能门限对T时刻的电磁能量数据进行判决检测出异常频谱；其中通过训练好的模型来确定预测值，根据预测值生成智能门限，其中所述模型为使用多组训练数据训练得出，所述多组训练数据的每组数据包括：历史天气数据和历史能量数据。具有更好地筛选出由未知目标或者未授权目标引起的电磁能量异常优点。
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公开(公告)号：CN116367200A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310550329.4
申请日：2023-05-16
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开的一种基站激活和用户接入控制的联合优化方法，本发明通过将基站激活和用户接入关系联合控制，综合了两个控制方向的优势，既考虑了基站激活带来的资源消耗问题，又考虑了用户的接入关系，保证系统的正常可靠运行。在算法运行过程中，通过设置适当的参数值，可以很好的平衡基站发射功率、激活基站的数量和接入用户数量的关系，将用户的接入关系放在首要考虑的位置，在满足用户要求的服务质量水平的前提下，再去平衡基站的激活问题。此外，本发明引入ADMM框架相较于现有技术降低了求解优化问题的复杂度，并且可以得到相同的优化结果。并且在系统构建的过程中考虑了用户之间的干扰情况，克服了现有技术中未考虑信道干扰的情况的问题。
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公开(公告)号：CN116340822A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310304464.0
申请日：2023-03-27
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/22 , G06N3/049 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于图神经网络的电子目标序列分析预测方法，使用图卷积神经网络分析实时场景下的电子目标序列，其中使用图卷积层聚合节点和边参数，生成图特征，使用线性分类器基于图特征对电子目标序列分类，从而识别电子目标序列的任务标签；使用图自编码器分析实时场景下的电子目标序列，其中使用图卷积神经网络作为编码器计算图特征，并随机添加负链接，最后使用内积恢复原始图结构，从而推测电子目标序列隐藏的目标间关系；使用时域图卷积神经网络分析带有时序特性的电子目标序列，其中使用图卷积神经网络计算图特征，使用门控递归单元基于图特征计算下一时刻的电子目标序列结构和参数，从而预测电子目标序列未来可能的结构和参数变化。
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公开(公告)号：CN111371624B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202010185189.1
申请日：2020-03-17
Abstract: 本发明公开了一种基于环境反馈的战术通信网关键节点识别方法，涉及网络通信技术领域，其包括：从战术通信网中选取一网络节点作为目标干扰节点；对目标干扰节点进行干扰，在干扰过程中，从战术通信网采集物理数据，并根据所采集物理数据的帧个数得到目标干扰节点的环境反馈值v；根据目标干扰节点被干扰的次数Playcount和环境反馈值v，计算目标干扰节点的平均环境反馈值reward；重复上述操作过程直至所选取的目标干扰节点收敛，且所得到的平均环境反馈值reward稳定时，将当前物理干扰节作为战术通信网的关键节点。本发明在识别关键节点的过程中，只需要获取干扰后的物理层数据，不需要获取网络拓扑结构，不需要对物理数据进行解析，需要获取的反馈信息简单易得。
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