公开(公告)号：CN115842566B

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202211506619.0

申请日：2022-11-28

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 赵忠凯 ,  鲁人杰 ,  关泽越 ,  蒋伊琳

IPC: H04B1/525 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G01S7/38 ,  G01S7/36

Abstract: 一种基于CNN‑Bi‑LSTM的干扰机自干扰数字对消方法，涉及电子侦察与干扰领域。本发明是为了解决目前的自干扰对消方法没有考虑时间记忆维度以外的非线性特征，进而导致其应用于干扰机自干扰对消中效果不佳的问题。本发明具体为：获取干扰机发射的参考信号和接收到的信号，将参考信号输入到自干扰估计网络中获得估计的自干扰，再将干扰机接收到的信号与估计的自干扰相减完成自干扰对消，获得自干扰对消后的信号；本发明提出的自干扰估计网络额外加入了记忆项对应的高阶非线性项，再结合Bi‑LSTM网络对记忆项进行时间依赖关系的前后双向拟合，提升了对于时间记忆维度以外的非线性特征的拟合效果。本发明用于干扰机自干扰的对消。

公开(公告)号：CN118473545A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410520243.1

申请日：2024-04-28

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 赵忠凯 ,  夏诗婕 ,  蒋伊琳 ,  关泽越

IPC: H04B15/00 ,  H04L5/14 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0495

Abstract: 本发明属于信息通信技术领域，特别涉及一种基于SW‑GRU‑TPA的自干扰数字对消方法及其系统、电子设备和存储介质。步骤1：对获取的数据进行预处理形成数据集，将数据集分为训练集与验证集；步骤2：构造SW‑GRU‑TPA模型；步骤3：对步骤2构造好的SW‑GRU‑TPA模型采用训练集进行训练，将已训练好的模型参数进行L1范数剪枝；步骤4：将步骤3L1范数剪枝后的模型进行验证，实现全双工系统中的自干扰对消。用以解决在全双工系统中，同时同频工作会导致接收机接收到发射机发出的信号，引起严重的自干扰的问题，以及自干扰信号中的非线性成分则会导致自干扰对消更加困难的问题。

公开(公告)号：CN115842566A

公开(公告)日：2023-03-24

申请号：CN202211506619.0

申请日：2022-11-28

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 赵忠凯 ,  鲁人杰 ,  关泽越 ,  蒋伊琳

IPC: H04B1/525 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G01S7/38 ,  G01S7/36

Abstract: 一种基于CNN‑Bi‑LSTM的干扰机自干扰数字对消方法，涉及电子侦察与干扰领域。本发明是为了解决目前的自干扰对消方法没有考虑时间记忆维度以外的非线性特征，进而导致其应用于干扰机自干扰对消中效果不佳的问题。本发明具体为：获取干扰机发射的参考信号和接收到的信号，将参考信号输入到自干扰估计网络中获得估计的自干扰，再将干扰机接收到的信号与估计的自干扰相减完成自干扰对消，获得自干扰对消后的信号；本发明提出的自干扰估计网络额外加入了记忆项对应的高阶非线性项，再结合Bi‑LSTM网络对记忆项进行时间依赖关系的前后双向拟合，提升了对于时间记忆维度以外的非线性特征的拟合效果。本发明用于干扰机自干扰的对消。