公开(公告)号：CN119966425A

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202510057388.7

申请日：2025-01-14

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 蒋伊琳 ,  余玉威 ,  黄武奇 ,  孙嘉 ,  陈涛 ,  郭立民 ,  赵忠凯 ,  刘鲁涛

IPC: H04B1/10 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明属于宽带接收机技术领域，具体涉及一种基于自编码器的宽带信道化方法、程序、设备及存储介质。本发明中全频带编码器由卷积神经网络训练得出，子带解码器是由子带自编码器训练得出，将全频带编码器和子带解码器组合得出本发明的数字信道化自编码器(DCR‑AE)，全频带信号经过全频带编码器处理后提取出近似子带特征，子带特征通过子带解码器处理，得到重构的子带信号；使用堆叠自编码器对无噪的子带I/Q信号进行聚类，利用时频域联合损失函数对自编码器进行约束，提取低维度的潜在子带特征，减少相邻信道的信号泄漏。全频带编码器使用卷积神经网络构造，对带噪全频带信号进行多层级特征融合并拟合子带特征，实现全频带信号到子带特征的映射。

公开(公告)号：CN117609886A

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202311742024.X

申请日：2023-12-18

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 陈涛 ,  孙冠宇 ,  余玉威 ,  辛祺 ,  蒋伊琳

IPC: G06F18/2415 ,  G06F16/36 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于GraphSAGE的舰艇编队个体目标识别方法，它属于信息与通信工程的电子侦察领域。本发明解决了当目标自身属性信息缺失的情况下，现有方法对舰艇编队中个体目标识别的准确率低的问题。本发明方案为：步骤一、根据获取的舰艇编队中每个目标的属性信息以及目标间的通信链路信息构建知识图谱，将构建的知识图谱转化为图模型；步骤二、对图模型中的节点特征进行预处理得到预处理后的节点特征，根据预处理后的节点特征构造特征矩阵；步骤三、利用特征矩阵对模型进行训练，直至在特征矩阵的已知节点上识别准确率达到阈值时停止训练，获得训练好的模型；同时得到对未知节点的目标识别结果。本发明可以应用于舰艇编队个体目标识别。