-
公开(公告)号：CN115600083A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211264272.3
申请日：2022-10-17
Applicant: 西安电子科技大学(CN)
IPC: G06F18/00 , G06N3/094 , G06F123/00
Abstract: 本发明属于人工智能算法技术领域，公开了一种非完备信息下电磁信号识别的智能迁移对抗方法及系统，首先并行构建多个替代非完备信息目标网络的模型，并使用基于先验知识矩阵的进化策略方法训练这些替代模型；然后根据已训练完毕的多个替代模型生成一个集成网络模型，并设计特征级加权融合的全连接层和层；最后设计面向电磁空间信号识别任务的优化对抗方法，在集成模型下生成对抗样本，并将该对抗样本迁移至目标网络，实现该目标网络的对抗。本发明可以有效实现未知目标网络信息时对该目标网络的对抗，且在同一个信号识别任务、不同未知目标网络条件下仍然具有良好的迁移对抗性。
-
公开(公告)号：CN114826843A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210306437.2
申请日：2022-03-27
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于无线通信中的信道盲均衡技术领域，公开了一种高阶正交振幅调制信号盲均衡方法、设备及盲均衡器，基于高阶正交振幅调制信号的多个恒定模值得到其先验概率，根据观测信号与恒定模值信号的误差排序，结合先验概率选取不同模值的样本集合，将不同模值的多个样本集合聚集组成最终的样本；依据经典恒模算法和选定样本集合构建高阶正交振幅调制信道下的代价函数；依据牛顿法构建高阶正交振幅调制信道方法迭代公式，最优化信道盲均衡器。本发明可以有效抑制高阶正交振幅调制信道下经典恒模方法带来的人为误差和误调，提高样本利用率，同时实现一种快速收敛的牛顿法最优化信道盲均衡器。
-
公开(公告)号：CN110932807B
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN201911048447.5
申请日：2019-10-31
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04B17/382 , H04B17/336 , H04B7/0413
Abstract: 本发明属于无线通信中频谱感知技术领域，公开了一种非高斯噪声下MIMO系统的频谱感知方法，利用非线性核函数对观测矩阵x进行核映射，得到核空间矩阵Kx；基于核空间矩阵Kx构建检测统计量TK；计算门限ηK，将检测统计量TK与阈值ηK进行比较；如果TK＜ηK，判为主用户信号存在；否则，判为主用户信号不存在。本发明可以有效实现非高斯噪声条件下MIMO系统的频谱感知，且在低信噪比条件下具有较好的性能。当信噪比高于‑10dB时，正确检测概率达到90％以上，且对于高斯噪声本发明所述方法同样具有较好的性能。可见，本发明的频谱感知效果较好。与现有算法比较，本发明所提方法的检测性能随着天线数目的增加而增加，增加天线数目可以提升算法性能。
-
公开(公告)号：CN110932807A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911048447.5
申请日：2019-10-31
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04B17/382 , H04B17/336 , H04B7/0413
Abstract: 本发明属于无线通信中频谱感知技术领域，公开了一种非高斯噪声下MIMO系统的频谱感知方法，利用非线性核函数对观测矩阵x进行核映射，得到核空间矩阵Kx；基于核空间矩阵Kx构建检测统计量TK；计算门限ηK，将检测统计量TK与阈值ηK进行比较；如果TK＜ηK，判为主用户信号存在；否则，判为主用户信号不存在。本发明可以有效实现非高斯噪声条件下MIMO系统的频谱感知，且在低信噪比条件下具有较好的性能。当信噪比高于-10dB时，正确检测概率达到90％以上，且对于高斯噪声本发明所述方法同样具有较好的性能。可见，本发明的频谱感知效果较好。与现有算法比较，本发明所提方法的检测性能随着天线数目的增加而增加，增加天线数目可以提升算法性能。
-
公开(公告)号：CN110932806A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911048443.7
申请日：2019-10-31
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04B17/382 , H04B17/336
Abstract: 本发明属于通信中认知无线电技术领域，公开了一种alpha稳定噪声衰落信道下多天线频谱感知方法，所述alpha稳定噪声衰落信道下多天线频谱感知方法包括以下步骤：首先对多天线接收信号进行连续采样，并形成接收信号向量；然后在此基础上计算多天线接收信号的分数低阶协方差矩阵，并由此构建两种不同的检测统计量；最后当检测统计量大于或等于检测门限时，判定主用户存在，否则判为不存在。当混合信噪比在-8dB及以上时，本发明所提的基于两种不同检测统计量的检测方法的检测正确率均可达到100％，可见本发明具有良好的频谱感知性能。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110061792A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910272990.7
申请日：2019-04-04
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04B17/309 , H04B17/382 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种基于变分模态分解的频谱感知算法，克服了现有技术中，接收端的信号被噪声背景干扰的问题。该发明含有一、产生仿真信号BPSK；二、以分量的瞬时频率的均值为分解参数，根据其变化曲线确定最优模态分解个数K，并设定合适的惩罚因子α；三、根据得到的分解参数对BPSK信号进行变分模态分解；四、对得到的L个本征模态分别进行功率谱估计；五、将该本征模态的谱线强度和与全部本征模态的强度和之比作为检验统计量；六、将得到的检验统计量与判决门限进行比较再作出最后的判决。该发明利用变分模态分解的等效带通滤波特性及维纳滤波构造，更好地划分频带并去噪处理，与传统的功率谱分段对消算法相比，能显著提升检测性能。
-
公开(公告)号：CN107800659A
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201710945082.0
申请日：2017-10-12
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安中电科西电科大雷达技术协同创新研究院有限公司
Abstract: 本发明属于非平稳信号调制分析技术领域，公开了一种Alpha稳定分布噪声下LFM信号调制参数估计方法；对接收到的LFM信号做广义扩展线性chirplet变换的时频分析图像；将时频分析图进行Radon变换，并计算其最大值，根据最大值所对应的角度估计调频斜率；利用调频斜率构造解调参考信号，将其与原信号相乘得到解调信号，对解调信号进行广义Fourier变换，并利用其最大值的位置估计起始频率。当广义信噪比大于0dB时，本发明的LFM信号调频斜率估计的归一化均方误差小于-33dB；当广义信噪比大于-6dB时，本发明的LFM信号初始频率估计的归一化均方误差小于-22.4dB。
-
公开(公告)号：CN107689933A
公开(公告)日：2018-02-13
申请号：CN201710575862.0
申请日：2017-07-14
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于非高斯噪声环境下通信信号调制分析技术领域，公开了一种Alpha稳定分布噪声下MFSK信号调制识别方法，对接收到的MFSK信号做广义短时傅立叶变换得到MFSK信号的时频分析图像；提取广义短时傅立叶变换时频分析图像中频率跳变特征序列，并采用盲聚类方法对频率跳变特征序列进行聚类分析从而完成MFSK信号的调制类型识别。对于MFSK信号，在Alpha稳定分布噪声环境下，当混合信噪比大于0dB时，识别率达到94％以上；由此可见，本发明的调制识别效果较好。
-
公开(公告)号：CN114826843B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202210306437.2
申请日：2022-03-27
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于无线通信中的信道盲均衡技术领域，公开了一种高阶正交振幅调制信号盲均衡方法、设备及盲均衡器，基于高阶正交振幅调制信号的多个恒定模值得到其先验概率，根据观测信号与恒定模值信号的误差排序，结合先验概率选取不同模值的样本集合，将不同模值的多个样本集合聚集组成最终的样本；依据经典恒模算法和选定样本集合构建高阶正交振幅调制信道下的代价函数；依据牛顿法构建高阶正交振幅调制信道方法迭代公式，最优化信道盲均衡器。本发明可以有效抑制高阶正交振幅调制信道下经典恒模方法带来的人为误差和误调，提高样本利用率，同时实现一种快速收敛的牛顿法最优化信道盲均衡器。
-
公开(公告)号：CN115508830B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202211291424.9
申请日：2022-10-19
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征融合的电磁目标智能识别方法及系统，属于目标识别技术领域，首先对接收到的电磁目标信号提取高分辨距离像、对角积分双谱及模糊函数主脊进行智能表征，并作为后续MobileNet‑LSTM网络的输入；然后用MobileNet网络将二维智能表征降到一维，并与其它一维智能表征进行特征融合；最后对一段连续时间内的每一个时间片重复上述步骤；将这些时间片组成的特征投入长短期记忆网络(LSTM，Long Short‑Term Memory)从而获得电磁目标识别结果；本发明在当信噪比在8dB时，对电磁目标的正确识别率均在90％以上，具有良好的识别性能。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
70
records
(took 0.035 seconds)
