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公开(公告)号：CN113887506B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202111236109.1
申请日：2021-10-22
Applicant: 吉林大学
IPC: G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/213
Abstract: 本发明涉及了一种基于MDS‑CNN的干扰信号分类识别方法及系统，所述方法包括如下步骤：获取不同干扰类型不同干噪比下的干扰信号，作为干扰信号样本，构建干扰信号数据集；采用多维缩放算法对干扰信号数据集进行降维，得到降维后的干扰信号数据集；利用降维后的干扰信号数据集对CNN模型进行训练，获得训练后的CNN模型；获取通信系统的干扰信号；对通信系统的干扰信号进行降维后，输入训练后的CNN模型进行识别。并发明将多维缩放算法与CNN网络结合，利用多维缩放算法对数据进行压缩提高训练和识别速度，利用CNN网络实现干扰信号的准确识别，实现了对干扰信号进行准确、快速的识别。
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公开(公告)号：CN114280648A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111633352.7
申请日：2021-12-29
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于主成分分析的无人机干扰源定位方法及系统，属于无人机通信及干扰信号识别领域，系统包括地面部分和无人机机载部分，方法利用主成分分析算法对干扰信号进行分类识别，同时在无人机扫频期间时刻检测各方向的干扰信号强度，根据干扰信号识别与能量检测过程中出现的信号峰值时刻计算出干扰源的方位角，在上一个预定监测点完成监测干扰源任务后，地面控制中心控制无人飞行至下一个预定监测点，且下一个预定监测点的位置在上一个预定监测点的干扰源方位角的覆盖范围，通过至少两次监测即可对干扰源的位置坐标信息，以保证信号干扰源的实时精准定位。
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公开(公告)号：CN109633200A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201910145120.3
申请日：2019-02-27
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于风速风向测量技术领域，具体涉及了一种基于多发多收超声波传感器的测风装置及方法。装置包括超声波传感器阵列、主控单元、温湿度补偿单元、报警单元以及显示单元；本发明利用两个发射超声波信号的超声波发射传感器和六个接收超声波信号的超声波接收传感器组成的两个超声波传感器子阵列，来接收含有风速风向信息的超声波阵列数据，然后通过将两个超声波传感器子阵列所接收阵列数据信息融合处理并通过波束形成算法测量出风速风向信息，两个超声波传感器子阵列所形成的不同的子阵列流型矢量，相比于一个阵列流型矢量或者两个相同的子阵列流型矢量组成的阵列流型矢量来说，包含了更多的风参数信息，因此对于风速风向的测量精度也更高。
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公开(公告)号：CN113887506A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111236109.1
申请日：2021-10-22
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及了一种基于MDS‑CNN的干扰信号分类识别方法及系统，所述方法包括如下步骤：获取不同干扰类型不同干噪比下的干扰信号，作为干扰信号样本，构建干扰信号数据集；采用多维缩放算法对干扰信号数据集进行降维，得到降维后的干扰信号数据集；利用降维后的干扰信号数据集对CNN模型进行训练，获得训练后的CNN模型；获取通信系统的干扰信号；对通信系统的干扰信号进行降维后，输入训练后的CNN模型进行识别。并发明将多维缩放算法与CNN网络结合，利用多维缩放算法对数据进行压缩提高训练和识别速度，利用CNN网络实现干扰信号的准确识别，实现了对干扰信号进行准确、快速的识别。
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公开(公告)号：CN113301654A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110389059.4
申请日：2021-04-12
Applicant: 吉林大学
IPC: H04W72/04
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督学习算法的无人机通信频段分配系统及方法，系统包括地面控制中心和机载控制端，方法为首先地面控制中心对预使用频段进行频谱扫描，并判断该频段上是否存在干扰，若该频段存在干扰，则跳转至下一频段继续进行频谱扫描，通过这种方法以确定无人机在正式飞行之前能够良好的与地面控制中心完成通信。然后，在无人机正常工作时利用无人机自身的机载控制端对当前无人机通信频段信息与工作情况进行循环检测，并对其他频段的空闲状况进行预测，在当前通信频段受到干扰时，能够快速的进行频段切换，避免无人机的正常遥测信息与数据传输受到不必要的干扰，从而提高无人机的工作效率与抗干扰性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109813930A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910184698.X
申请日：2019-03-12
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明一种基于反射式超声波传感器阵列的风速风向测量方法，属于风速风向测量技术领域，包括如下步骤：建立超声波传感器阵列模型，超声波传感器阵列包括一个超声波发射传感器和八个超声波接收传感器，八个超声波接收传感器所接收的八路超声波信号采用波束形成算法进行风参数的测量，得到待测的风速风向值。本发明提出的基于反射式超声波传感器阵列的风速风向测量方法避免了对超声波在超声波传感器收发端之间传播时间的测量精度对风参数测量精度的直接影响。
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公开(公告)号：CN114280648B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202111633352.7
申请日：2021-12-29
Applicant: 吉林大学
IPC: G01S19/42 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/2135 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开了一种基于主成分分析的无人机干扰源定位方法及系统，属于无人机通信及干扰信号识别领域，系统包括地面部分和无人机机载部分，方法利用主成分分析算法对干扰信号进行分类识别，同时在无人机扫频期间时刻检测各方向的干扰信号强度，根据干扰信号识别与能量检测过程中出现的信号峰值时刻计算出干扰源的方位角，在上一个预定监测点完成监测干扰源任务后，地面控制中心控制无人飞行至下一个预定监测点，且下一个预定监测点的位置在上一个预定监测点的干扰源方位角的覆盖范围，通过至少两次监测即可对干扰源的位置坐标信息，以保证信号干扰源的实时精准定位。
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公开(公告)号：CN109633200B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN201910145120.3
申请日：2019-02-27
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于风速风向测量技术领域，具体涉及了一种基于多发多收超声波传感器的测风装置及方法。装置包括超声波传感器阵列、主控单元、温湿度补偿单元、报警单元以及显示单元；本发明利用两个发射超声波信号的超声波发射传感器和六个接收超声波信号的超声波接收传感器组成的两个超声波传感器子阵列，来接收含有风速风向信息的超声波阵列数据，然后通过将两个超声波传感器子阵列所接收阵列数据信息融合处理并通过波束形成算法测量出风速风向信息，两个超声波传感器子阵列所形成的不同的子阵列流型矢量，相比于一个阵列流型矢量或者两个相同的子阵列流型矢量组成的阵列流型矢量来说，包含了更多的风参数信息，因此对于风速风向的测量精度也更高。
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公开(公告)号：CN113301654B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202110389059.4
申请日：2021-04-12
Applicant: 吉林大学
IPC: H04W72/04
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督学习算法的无人机通信频段分配系统及方法，系统包括地面控制中心和机载控制端，方法为首先地面控制中心对预使用频段进行频谱扫描，并判断该频段上是否存在干扰，若该频段存在干扰，则跳转至下一频段继续进行频谱扫描，通过这种方法以确定无人机在正式飞行之前能够良好的与地面控制中心完成通信。然后，在无人机正常工作时利用无人机自身的机载控制端对当前无人机通信频段信息与工作情况进行循环检测，并对其他频段的空闲状况进行预测，在当前通信频段受到干扰时，能够快速的进行频段切换，避免无人机的正常遥测信息与数据传输受到不必要的干扰，从而提高无人机的工作效率与抗干扰性。
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公开(公告)号：CN109813930B
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN201910184698.X
申请日：2019-03-12
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明一种基于反射式超声波传感器阵列的风速风向测量方法，属于风速风向测量技术领域，包括如下步骤：建立超声波传感器阵列模型，超声波传感器阵列包括一个超声波发射传感器和八个超声波接收传感器，八个超声波接收传感器所接收的八路超声波信号采用波束形成算法进行风参数的测量，得到待测的风速风向值。本发明提出的基于反射式超声波传感器阵列的风速风向测量方法避免了对超声波在超声波传感器收发端之间传播时间的测量精度对风参数测量精度的直接影响。
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