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公开(公告)号：CN117972402B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202410093129.5
申请日：2024-01-23
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 杭州市滨江区浙工大人工智能创新研究院
IPC: G06F18/2131 , G06F18/2135 , G06F18/214 , G06F21/57
Abstract: 本发明提出一种针对电磁信号识别模型的后门攻击方法，本发明分析了AMC面临后门攻击的安全威胁，并对后门攻击的投毒、训练和触发过程，定义了威胁模型；本发明提出了基于DWT和SVD的后门攻击隐写算法，提取了秘密样本的小波域不同频率特征，将其作为后门触发器注入到良性样本中，实现了不可见的、触发器与样本有关的高效后门攻击；本发明的核心在于采用小波域的特征提取与主成分分析的方法，将后门触发器的可见性隐藏到特征级别，并保证了每个毒化样本的后门触发器都与毒化前的良性样本有关，进一步增加了后门的隐蔽性。
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公开(公告)号：CN119441959A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202410296506.5
申请日：2024-03-14
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 北京无线电测量研究所
IPC: G06F18/241 , G06F18/10 , G06F18/213
Abstract: 一种用于频谱监测模型的深度时频去噪变换防御方法，包括如下步骤：步骤一、构建包括深度去噪模块、变换模块和预训练的自动调制分类模型的深度时频去噪变换防御架构；步骤二、在深度去噪模块中，使用短时傅里叶变换将输入数据样本映射成时频矩阵，放大原始样本xs与对抗样本xa之间的差异，并在特征提取器所提取的深度特征的监督下重构时频域信号；步骤三、将重构的原始样本和对抗样本输入变换模块中，生成特定于样本的变换矩阵Ms和Ma，得到变换后的原始样本#imgabs0#和变换后的对抗样本#imgabs1#步骤四、将变换后的原始样本#imgabs2#和变换后的对抗样本#imgabs3#输入预训练的自动调制分类模型，实现信号的分类决策。
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公开(公告)号：CN113848575B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202111123911.X
申请日：2021-09-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本申请涉及全球卫星导航应用技术领域，公开一种基于软件配置的卫星信号通用接收平台，包括：三模接收模块，被配置为接收来自于GPS、GLONASS和北斗卫星导航系统的卫星信号，并对所述卫星信号进行高增益低噪放大处理和滤波以得到射频输入信号；射频前端接收模块，被配置为与所述三模接收模块通信连接，并将所述射频输入信号转换为中频信号；中频信号处理模块，被配置为获取所述中频信号，并对所述中频信号进行差分接收处理以转换为对应的数字信号；通用基带信号处理模块，被配置为根据所述卫星信号的类型调用对应的算法，通过对应的算法对所述数字信号进行数据处理以及定位解算，得到导航定位数据；终端设备，被配置为与所述通用基带信号处理模块通信连接。
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公开(公告)号：CN118574152B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410631402.5
申请日：2024-05-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L43/0852
Abstract: 本发明公开了一种演化可调指数分数低阶协方差的时延估计方法及系统，涉及无线通信技术领域。本发明的技术要点包括：获取信号发射端和接收端采样数据；建立可调指数分数低阶协方差时延估计模型；初始化量子云雀群位置和量子速度并设定参数；对初代量子云雀群的位置进行适应度计算，得到量子云雀群的局部最优位置以及全局最优位置；进行量子速度更新，并通过更新后量子速度完成位置更新；更新量子云雀群的局部最优位置，同时找到全局最优位置；判断是否达到最大迭代次数，若达到则输出可调节指数分数低阶协方差的最优参数，根据接收信号进行时延估计。本发明通过量子演化与云雀群寻优，设计时延估计值均方根误差为适应度函数，提高了时延估计效果。
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公开(公告)号：CN118487679B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410651288.2
申请日：2024-05-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种分布式阵列幅度相位误差校正方法及系统，涉及阵列信号处理技术领域。本发明的技术要点包括：设置辅助信源和分布式阵列，分布式阵列分为两个快拍周期接收辅助源信号；构造辅助信源精细定位的目标函数；初始化量子浣熊搜索机制，并根据目标函数给出量子浣熊搜索机制的适应度函数，并计算适应度值；执行量子浣熊搜索机制，选择不同更新公式更新量子旋转角；根据更新的量子旋转角使用模拟的量子旋转门更新量子浣熊的量子位置，更新最优量子位置和最优适应度值，并得到辅助源角度的最终估计结果，进而得到分布式阵列的幅度相位误差值。本发明在实际工程中更易实现，校正后的分布式阵列具有更高的测向精度，具有良好的普适性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116502139B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202310478591.2
申请日：2023-04-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/094 , G06N3/096 , G06N20/20
Abstract: 一种基于集成对抗迁移的辐射源信号个体识别方法，它涉及一种辐射源信号个体识别方法。本发明为了解决传统的个体识别方法识别准确率低、模型泛化性差的问题。本发明采用集成对抗迁移的方法进行辐射源个体识别，解决辐射源信号数据标注困难的问题，以及提高模型的鲁棒性和泛化能力。本发明属于信号识别技术领域。
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公开(公告)号：CN113657138B
公开(公告)日：2024-05-21
申请号：CN202010401692.6
申请日：2020-05-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/82 , G01R29/08 , G01R21/00
Abstract: 一种基于等势星球图的辐射源个体识别方法，包括以下步骤：S1：采集型号相同的多个辐射源个体的信号数据；S2：对所述信号数据进行数据预处理，得到信号星座图；S3：对所述信号星座图中的数据点进行点密度计算，并根据点密度计算结果对所述信号星座图进行上色处理，得到等势星球图；S4：使用卷积神经网络对所述等势星球图进行特征提取和分类；S5：输出识别结果。本发明通过将IQ两路信号数据从信号域转变到基于等势星球图的图域，再通过卷积神经网络自动有效地提取由信号携带的辐射源个体的深层次的特征，将每一个等势星球图与信号数据对应，信号数据与辐射源个体对应，从而更加有效的将辐射源个体识别分类。
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公开(公告)号：CN118013839A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410172703.6
申请日：2024-02-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/27 , G06N10/60 , G06N10/20 , G06F111/04
Abstract: 本发明一种基于量子晶体结构机制的欠定盲源分离方法、系统及存储介质，涉及盲源分离领域，为解决现有方法对初始估计信号设置较敏感，需要源信号的稀疏度作为先验知识的问题。包括：步骤1：接收观测信号，根据估计出的混合矩阵构建源信号恢复模型，并构建适应度函数模型；步骤2：初始化量子晶体的量子位置，计算适应度值，确定最优量子晶体；步骤3：确定量子主晶体和量子平均晶体，基于隔室的不同对量子位置进行更新；步骤4：计算分支晶体的适应度值，通过贪婪选择策略更新量子位置，确定最优量子晶体的量子位置；步骤5：迭代至输出全局最优位置；步骤6：迭代至原始初始信号全部更新完毕；步骤7：根据新的初始估计信号设置进行源信号恢复。
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公开(公告)号：CN117972370A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410092849.X
申请日：2024-01-23
Applicant: 杭州市滨江区浙工大网络空间安全创新研究院 , 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提出一种基于信号识别的机器学习模型测评方法，该方法结合模型的特性和电磁领域特性，构建多层次评估指标结构模型，根据不同电磁环境场景选择需要进行测试的模型，确定不同的评估指标和度量层次，提供合理的测评技术策略，对模型不同度量层次下质量性能进行测评。本发明为信号识别领域下机器学习模型质量测评提供全面合理的指标体系，能够对目标机器学习模型的分类性能、鲁棒性、安全性、复杂性、工程效率等方面进行全面的评估。
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公开(公告)号：CN116522228B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202310486497.1
申请日：2023-04-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06F21/62 , G06N3/045 , G06N3/098 , H04W12/79
Abstract: 一种基于特征模仿联邦学习的射频指纹识别方法，它涉及一种射频指纹识别方法。本发明为了解决传统深度学习方法隐私安全无法保证，传统联邦学习方法在边缘数据异构分布场景下性能差的问题。本发明在边缘数据异构分布场景下，本发明采用本地分类器和联邦平均全局分类器对伪特征预测值之间的KL距离对全局分类器进行优化，得到全局分类器，更适应数据异构分布场景。本发明属于数字信号处理技术领域。
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