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公开(公告)号：CN116010881A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310058875.6
申请日：2023-01-18
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/20 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/047
Abstract: 本发明提供了一种基于模型嵌入的辐射源识别方法，将不同模态的数据联合输入，通过端到端的多模态识别框架进行训练，实现了不同模态模型之间的参数共享，较多个模态对应于多个网络识别而言，网络规模的参数明显降低，收敛速度提高，并且在多个模态共享参数的过程中，网络得到了更多关于模态间的共同信息。同时，本发明在端到端的识别框架后，提供了一种基于贝叶斯理论的融合算法，相较于采用单模态作为网络输出，由于融合后的输出来自于不同模态，使得结果的置信度更高，故采用融合后的输出作为辐射源个体识别的决策，减少网络收敛时所需迭代次数，达到优化网络性能的效果。
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公开(公告)号：CN111355616B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202010185194.2
申请日：2020-03-17
Abstract: 本发明公开了一种基于物理层数据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：从战术通信网采集物理层数据；训练全连接BP神经网络；获取MAC协议的仿真时序信号；提取仿真时序信号中由帧类比参数和占空比参数构成的特征参数集Ⅰ；训练支持向量机；提取组网数据中由帧类比参数和占空比参数构成的特征参数集Ⅱ，识别战术通信网所使用的MAC协议；抽取时序片段构成样本数据Ⅱ，标记出各数据段对应的网络节点；对组网数据进行模式匹配，识别战术通信网的拓扑结构；根据战术通信网的拓扑结构，识别出其关键的网络节点。该方法不需要对物理层数据进行协议解析，便可得到战术通信网的网络拓扑结构，并根据网络拓扑结构识别出关键网络节点。
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公开(公告)号：CN108761414B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN201810513556.9
申请日：2018-05-25
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于频控阵的S形干扰波束测试方法，包括如下步骤：S1、根据频控阵雷达发射机的预设S形干扰波束在空间中的分布位置，选择雷达测试接收机的安放位置点，即为测试接收点；S2、使频控阵雷达发射机开始发射信号，并使各测试接收点接收经过该测试接收点的至少一个预设发射周期的所有发射信号数据；S3、根据接收到的发射信号数据，确定各测试接收点的测试数据；S4、根据各测试接收点的空间位置和测试数据，进行频控阵二维波束图的绘制，即拟合出S形干扰波束。本发明解决了现有技术存在的实用性低、隐蔽性低、测试效率低、实施成本昂贵和资金投入大的问题。
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公开(公告)号：CN113098640B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202110323351.6
申请日：2021-03-26
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04B17/373 , H04B17/336 , H04B17/391 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于频道占用度预测的频谱异常检测方法，包括以下步骤：S1：采集历史时间段内的频段扫描数据，生成第一CSI序列；S2：均分第一CSI序列，得到第一频道占用度序列；S3：训练神经网络模型；S4：将第一频道占用度序列输入至神经网络模型进行预测，得到第二和第三频道占用度序列；S5：采集当前时间段内的频段扫描数据，生成第二CSI序列；S6：均分第二CSI序列，得到第四频道占用度序列；S7：计算第一和第二频道占用度序列的偏差百分比；S8：计算第三和第四频道占用度序列的偏差百分比；S9：比较偏差百分比。本方法用长短期记忆网络学习正常工作情况下频道占用度的规律，把不符合规律的数据归为异常。
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公开(公告)号：CN113516760A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202110858400.6
申请日：2021-07-28
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明公开了一种电磁频谱数据标注补全方法，通过传感器对电磁环境进行观测并采集得到观测电磁频谱数据，然后根据所述观测电磁频谱数据建立三维张量标注模型，再根据所述三维标注模型确定出正常电磁频谱数据并完成所述标注补全，且将观测电磁频谱数据进行切片，把每一片观测电磁频谱数据在所述三维坐标轴上进行对齐和堆叠建立出三维模型，并将所有单个采样时隙上采样频点的观测值标注填充到所述三维模型中的对应位置得到三维张量标注模型，能够在复杂的电磁环境中将电磁频谱数据进行标注补全，进而减小与正常电磁频谱数据之间的误差。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108196231B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201810250921.1
申请日：2018-03-26
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S7/38
Abstract: 本发明公开了一种基于新型频控阵技术的S形干扰波束实现方法，在以半波长为阵元间距的均匀线性阵列中，利用单频正弦形式信号作为发射信号，首先设定待干扰区域，根据理论计算出频偏及补偿相位相应参数，将各自频偏和补偿相位参数分别调制到单频正弦信号中形成各通道单频正弦形式基带信号，并分别利用模数芯片AD9361对各通道基带信号做上变频，将基带信号搬移至特定射频频率，此后可通过混频将信号搬移到终端射频频率，最后设计阵列加权向量来弥补通道增益误差，完成S形干扰波束的发射。本发明采用了新型频控阵技术，在获得相同干扰性能的条件下降低了成本，并在同等实验环境的条件下能够获得更高的隐蔽性。
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公开(公告)号：CN111327554B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202010123014.8
申请日：2020-02-27
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用于数字调制信号识别的特征提取方法，包括以下步骤：S1：读入待处理信号的信号采样序列；S2：进行希尔伯特变换，得到最终的解析信号序列；S3：进行统计量特征提取，得到特征参数A；S4：进行瞬时统计特征提取，得到特征参数B‑H；S5：对特征参数A‑H进行特征优效组合，得到特征向量组；S6:将特征向量组输送到多分类器，完成数字调制信号的识别。本发明中，在对信号的瞬时信息获取多重统计参数，对现有参数进行简化和优化并加入新的特征参数，组成能够处理不同数字信号组合的优效特征提取模型，再输送到多分类器，就可实现多种数字信号的共同识别。
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公开(公告)号：CN112051357A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202011007644.5
申请日：2020-09-23
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用于粮食的全自动脂肪酸值测定系统及方法，该系统包括PC上位机、异构多核处理器、STM32单片机及其连接的各种测定过程所需设备，并在PC上位机和异构多核处理器上内嵌了各种软件结构，通过这种软硬件结构设计，降低了系统复杂度，具有更高的精度和稳定性，减轻了系统维护与升级的成本和工作量，降低了用户的总体成本；测定过程各个设备的功能过程并发执行，缩短了单个样品的滴定时间，提高了脂肪酸值的测定效率；用户可根据实验需要自行编写方法文件，实现系统的功能扩展；可根据样品的试管编号，确定样品种类及其方法文件，操作方便；通过设置光源调压模块来控制系统光源，提供了系统的可生产性和稳定性。
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公开(公告)号：CN111614432A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010452764.X
申请日：2020-05-26
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04K3/00
Abstract: 本发明公开了一种设定阈值带惩罚项的干扰波形生成方法，其包括以下步骤：S1、建立并初始化干扰目标、干扰波形库、干扰信号功率、波形选中次数表和干扰效果表；S2、初始化干扰波形随机选择概率、惩罚阈值和惩罚项个数；S3、随机选取干扰波形，并更新波形选中次数表；S4、获取干扰效果，对干扰效果小于惩罚阈值的波形及其最近邻波形进行惩罚并更新干扰效果表；S5、更新惩罚阈值和惩罚项个数；更新干扰波形随机选择概率；S6、判断波形选择是否收敛，若是则输出当前干扰效果最好的波形作为干扰波形，否则返回步骤S3。本发明解决了现有方法干扰波形生成速度慢的问题，从而有利于获得战场上的主导权。
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公开(公告)号：CN111371624A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010185189.1
申请日：2020-03-17
IPC: H04L12/24
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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