公开(公告)号：CN116756637A

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202311006207.5

申请日：2023-08-10

Applicant: 暨南大学 ,  广州通导信息技术服务有限公司

Inventor： 李晓帆 ,  麦孝严 ,  王邃 ,  王彦春 ,  王渤洋 ,  孔锐 ,  曹莹 ,  胡元义

IPC: G06F18/241 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06F17/16 ,  G06F18/214 ,  G06F18/22

Abstract: 本发明公开了一种无线信号智能检测识别方法及计算机可读存储介质，所述方法包括以下步骤：结合标准信号模型，对标准信号模型的数据集中的混合无线电信号进行特征分解，得到近似系数和近似噪声；对近似系数和近似噪声进行生成对抗学习，所述生成对抗学习是分别生成，且联合对抗的；使用训练好的生成器生成的系数和噪声，与标准信号模型结合生成混合无线电信号；将生成的混合无线电信号与准信号模型的数据集结合，放入到无线信号识别模型进行训练，完成训练的无线信号识别模型对混合无线电信号进行识别。该方法将非负矩阵分解（NMF）技术和生成对抗网络（GAN）技术进行结合，对数据集进行增广，从而有效地提高了混合无线电信号识别精度。

公开(公告)号：CN116756637B

公开(公告)日：2023-12-05

申请号：CN202311006207.5

申请日：2023-08-10

Applicant: 暨南大学 ,  广州通导信息技术服务有限公司

Inventor： 李晓帆 ,  麦孝严 ,  王邃 ,  王彦春 ,  王渤洋 ,  孔锐 ,  曹莹 ,  胡元义

IPC: G06F18/241 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06F17/16 ,  G06F18/214 ,  G06F18/22

Abstract: 本发明公开了一种无线信号智能检测识别方法及计算机可读存储介质，所述方法包括以下步骤：结合标准信号模型，对标准信号模型的数据集中的混合无线电信号进行特征分解，得到近似系数和近似噪声；对近似系数和近似噪声进行生成对抗学习，所述生成对抗学习是分别生成，且联合对抗的；使用训练好的生成器生成的系数和噪声，与标准信号模型结合生成混合无线电信号；将生成的混合无线电信号与标准信号模型的数据集结合，放入到无线信号识别模型进行训练，完成训练的无线信号识别模型对混合无线电信号进行识别。该方法将非负矩阵分解(NMF)技术和生成对抗网络(GAN)技术进行结合，对数据