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公开(公告)号：CN119807803A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411726341.7
申请日：2024-11-28
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/15 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于时频引导对抗样本净化的无线电信号识别方法，获取无线电信号数据集，包括信号类别标签和时域IQ信号样本，构建无线电信号训练集，训练基于深度学习的信号识别模型；根据扩散模型的前向扩散过程，向无线电信号训练集中的每一个样本逐步添加高斯噪声，训练基于神经网络的噪声预测器；向归一化后的无线电信号测试集添加对抗扰动模拟待净化的无线电信号，将无线电信号时频语义引导项引入扩散模型的逆向过程，利用噪声预测器，从标准高斯噪声中逐步采样恢复，得到净化后的无线电信号；将净化后的无线电信号送入已训练好的信号识别模型进行识别。本发明显著提高了识别模型在对抗样本攻击下的识别准确率。
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公开(公告)号：CN110474796B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN201910662973.4
申请日：2019-07-22
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: H04L41/14 , H04L41/5003 , H04L41/5041
Abstract: 本发明公开了一种基于用户体验质量的异构网络选择方法，将备选网络以及影响QoE的属性值构成原始决策矩阵并对其进行规范化；根据熵值法得到各个属性的不确定度；依照数据模糊化流程对备选网络各属性对QoE的影响程度进行评判，求得隶属度；根据不确定度和隶属度确定属性的非隶属度，得到网络QoE判决矩阵；对各备选网络的属性间关系进行QoE模糊测度赋值；对各备选网络的网络QoE判决矩阵应用模糊集成算子进行集成、排序，得到决策结果。本发明客观的模糊化流程将QoE赋值变得简单易行，可移植性强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117150265B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202311044511.9
申请日：2023-08-17
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种低信噪比条件下鲁棒的射频信号开集识别方法。首先训练ResNet‑18模型，并选取其倒数第二层作为特征提取器；取样本点大于1000的随机噪声输入特征提取器，并取噪声特征的均值为特征空间奇点FSS；计算训练数据中所有已知类别的子空间；实际应用中，首先得到接收样本的特征，计算与已知子空间的最小距离；计算接收样本的特征到FSS的距离；用最小距离与特征到FSS的距离做比值并与预设阈值进行比较，大于阈值为OOD样本，小于则为ID样本。本发明提出一种有效的OOD打分函数：FSS‑IDS，该方法的比值设计巧妙地提高了ID样本和OOD样本特征在所提打分函数上的区分度；更为重要的是，本发明在低信噪比下相较于现有方法更为鲁棒，且不会影响ID类别的识别准确率。
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公开(公告)号：CN116578913B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202310338275.5
申请日：2023-03-31
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种面向复杂电磁环境的可靠无人机检测识别方法，识别模型在对每个样本进行分类之前，给予各样本一个不确定度打分；训练过程中首先取出每一类别的正确分类样本，并利用帕累托分布拟合其特征向量稀疏度的尾部；其中，帕累托分布的阈值通过所提的基于最小KL散度的方法选取，进而得到不确定度计算函数；该函数能判决出模型未知类别的样本，且能判决出已知类别中可能产生错误分类的样本。在实际应用中，首先根据训练集召回率得到不确定度阈值，为每个样本计算不确定性得分，进而保证模型只对确定性样本预测分类结果，保证预测的可靠性和安全性。本方法输出结果可靠；所提的阈值计算方法能够使得分布拟合更为准确，不确定度打分更为精准。
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公开(公告)号：CN117150265A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311044511.9
申请日：2023-08-17
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种低信噪比条件下鲁棒的射频信号开集识别方法。首先训练ResNet‑18模型，并选取其倒数第二层作为特征提取器；取样本点大于1000的随机噪声输入特征提取器，并取噪声特征的均值为特征空间奇点FSS；计算训练数据中所有已知类别的子空间；实际应用中，首先得到接收样本的特征，计算与已知子空间的最小距离；计算接收样本的特征到FSS的距离；用最小距离与特征到FSS的距离做比值并与预设阈值进行比较，大于阈值为OOD样本，小于则为ID样本。本发明提出一种有效的OOD打分函数：FSS‑IDS，该方法的比值设计巧妙地提高了ID样本和OOD样本特征在所提打分函数上的区分度；更为重要的是，本发明在低信噪比下相较于现有方法更为鲁棒，且不会影响ID类别的识别准确率。
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公开(公告)号：CN116578913A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310338275.5
申请日：2023-03-31
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种面向复杂电磁环境的可靠无人机检测识别方法，识别模型在对每个样本进行分类之前，给予各样本一个不确定度打分；训练过程中首先取出每一类别的正确分类样本，并利用帕累托分布拟合其特征向量稀疏度的尾部；其中，帕累托分布的阈值通过所提的基于最小KL散度的方法选取，进而得到不确定度计算函数；该函数能判决出模型未知类别的样本，且能判决出已知类别中可能产生错误分类的样本。在实际应用中，首先根据训练集召回率得到不确定度阈值，为每个样本计算不确定性得分，进而保证模型只对确定性样本预测分类结果，保证预测的可靠性和安全性。本方法输出结果可靠；所提的阈值计算方法能够使得分布拟合更为准确，不确定度打分更为精准。
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公开(公告)号：CN110474796A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910662973.4
申请日：2019-07-22
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明公开了一种基于用户体验质量的异构网络选择方法，将备选网络以及影响QoE的属性值构成原始决策矩阵并对其进行规范化；根据熵值法得到各个属性的不确定度；依照数据模糊化流程对备选网络各属性对QoE的影响程度进行评判，求得隶属度；根据不确定度和隶属度确定属性的非隶属度，得到网络QoE判决矩阵；对各备选网络的属性间关系进行QoE模糊测度赋值；对各备选网络的网络QoE判决矩阵应用模糊集成算子进行集成、排序，得到决策结果。本发明客观的模糊化流程将QoE赋值变得简单易行，可移植性强。
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