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公开(公告)号：CN108282426B
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201711293537.1
申请日：2017-12-08
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04L27/00 , H04L1/00 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开一种基于轻量级深度网络的无线电信号认知识别方法，其实现步骤为：(1)构建编码调制联合信号；(2)生成训练样本集和测试样本集；(3)构建轻量级深度网络；(4)设置轻量级深度网络的参数；(5)训练轻量级深度网络；(6)获得认知识别准确率。本发明具有普适性强，可以直接处理一维无线电信号，不需要人工特征提取和先验知识，能同时认知识别无线电信号的信道编码方式和调制识别方式，复杂度低，模型轻量化，分类结果准确、稳定的优点，可用于无线电信号认知识别技术领域中。
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公开(公告)号：CN108282263B
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201711345300.3
申请日：2017-12-15
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于一维深度残差轻量网络的编码调制联合识别方法，其实现步骤为：(1)生成29种编码调制联合信号和2种调制信号；(2)生成训练样本集和测试样本集；(3)构建一维深度残差轻量网络模型；(4)训练一维深度残差轻量网络模型；(5)将测试样本集输入到训练好的一维深度残差轻量网络模型中进行测试，获得识别准确率，评估网络性能。本发明是一种通用的无线电信号特征提取方法，具有普适性好、鲁棒性强、识别准确率高、网络参数少、识别信号类型多的优点，可用于实际复杂通讯环境下的无线电信号的编码与调制方式的联合识别。
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公开(公告)号：CN108282427A
公开(公告)日：2018-07-13
申请号：CN201711345202.X
申请日：2017-12-15
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04L27/00 , H04L1/00 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开一种基于多尺度轻量网络的无线电信号认知识别方法，其实现步骤为：(1)生成29种编码调制联合信号和2种调制信号；(2)生成训练样本集和测试样本集；(3)构建多尺度轻量网络模型；(4)设置多尺度轻量网络模型的参数；(5)训练多尺度轻量网络模型；(6)将测试样本集输入到训练好的多尺度轻量网络模型中进行测试，获得识别准确率。本发明具有模型轻量化、普适性强、训练参数少、识别的无线电信号类型多，分类精度高的优点，可用于信号分类识别技术领域中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108282262A
公开(公告)日：2018-07-13
申请号：CN201711345203.4
申请日：2018-04-16
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于门控循环单元深度网络的智能时序信号分类方法，其实现步骤为：(1)构建编码调制联合时序信号；(2)生成训练样本集和测试样本集；(3)搭建门控循环单元深度网络模型；(4)设置门控循环单元深度网络的参数；(5)训练门控循环单元深度网络模型；(6)获得分类准确率。本发明不需要人工特征提取和大量先验知识，可以对一维信号进行自动的特征提取和准确的信号分类，具有复杂度低，分类结果准确、稳定等优点，可用于军事和民用通信领域中。
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公开(公告)号：CN108243129B
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201711345302.2
申请日：2017-12-15
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于注意力深度网络的无线电信号特征提取方法，其实现步骤为：在构建编码调制联合无线电信号基础上生成训练样本集和测试样本集；构建包含注意力机制层的用于提取无线电信号特征的注意力深度网络；将训练样本集输入注意力深度网络中进行训练，得到训练好的注意力深度网络；利用测试样本集和训练好的注意力深度网络获得识别准确率。本发明具有普适性强，不需要人工特征提取，可去除冗余信息，复杂度低，分类结果准确、稳定的优点，可用于后续无线电信号的认知识别等处理中。
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公开(公告)号：CN108282426A
公开(公告)日：2018-07-13
申请号：CN201711293537.1
申请日：2017-12-08
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04L27/00 , H04L1/00 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开一种基于轻量级深度网络的无线电信号认知识别方法，其实现步骤为：(1)构建编码调制联合信号；(2)生成训练样本集和测试样本集；(3)构建轻量级深度网络；(4)设置轻量级深度网络的参数；(5)训练轻量级深度网络；(6)获得认知识别准确率。本发明具有普适性强，可以直接处理一维无线电信号，不需要人工特征提取和先验知识，能同时认知识别无线电信号的信道编码方式和调制识别方式，复杂度低，模型轻量化，分类结果准确、稳定的优点，可用于无线电信号认知识别技术领域中。
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公开(公告)号：CN108243129A
公开(公告)日：2018-07-03
申请号：CN201711345302.2
申请日：2017-12-15
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于注意力深度网络的无线电信号特征提取方法，其实现步骤为：在构建编码调制联合无线电信号基础上生成训练样本集和测试样本集；构建包含注意力机制层的用于提取无线电信号特征的注意力深度网络；将训练样本集输入注意力深度网络中进行训练，得到训练好的注意力深度网络；利用测试样本集和训练好的注意力深度网络获得识别准确率。本发明具有普适性强，不需要人工特征提取，可去除冗余信息，复杂度低，分类结果准确、稳定的优点，可用于后续无线电信号的认知识别等处理中。
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公开(公告)号：CN221613019U
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202420143116.X
申请日：2024-01-19
Applicant: 中咨泰克交通工程集团有限公司 , 西安电子科技大学
Abstract: 本实用新型公开了一种小型化雷达信号装置，涉及雷达技术领域，包括：信号源、射频前端模块、基带处理模块和数据处理模块；射频前端模块包括：信号发射模块和信号接收模块，信号发射模块包括：混频器、移相器、功率放大器和发射天线；信号接收模块包括：接收天线、低噪声放大器和混频器。本实用新型在尽可能小的体积内实现功能模块的集成和优化，将本振信号进行上变频、移相和功率放大后转化为高频信号进行发射，将反射回的高频信号进行放大和下变频处理，转化为中频信号，减小信号处理过程中的噪声和失真。通过ADC模块和FPGA模块对中频信号进行采样处理，集成了信号发射、接收、处理等功能，实现了小型化、集成化的雷达系统。
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