公开(公告)号：CN119966539A

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202510415990.3

申请日：2025-04-03

Applicant: 暨南大学 ,  广州通导信息技术服务有限公司

Inventor： 李晓帆 ,  王渤洋 ,  杨毅 ,  孔亮宸 ,  江蓉 ,  黄加华

IPC: H04B17/30 ,  H04W24/08 ,  G06N3/006 ,  G06F17/10 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明公开了面向频谱混叠无线信号的协同多层识别和节点选择方法，包括以下步骤：对混叠信号经过短时傅里叶变换后的结果，分解得到信号分解的基矩阵、混叠频谱信号类型的表征矩阵，将后者与指示因子构建级联矩阵；对不同的级联矩阵中的元素进行HL检验，得到最优的锚节点组，接着按列拆分得到若干个系数矩阵；对每个系数矩阵进行多视角信息融合，确定信号类别；将每个系数矩阵分解成监测节点的距离表示矩阵、信号功率及位置耦合矩阵，再将后者分解为用于功率估计的功率系数矩阵、用于定位的弧度信息矩阵。本发明通过设计一个三层深度分解结构，依次实现混叠频谱信号的类别、位置和功率估计的识别，有效降低了计算复杂度并加速了迭代收敛速度。

公开(公告)号：CN116760674B

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202311011742.X

申请日：2023-08-11

Applicant: 暨南大学 ,  海华电子企业(中国)有限公司

Inventor： 李晓帆 ,  陆泳天 ,  王邃 ,  江蓉 ,  谭倍欣 ,  杨光华

IPC: H04L27/00 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种无线信号调制方式智能监测识别方法及系统，所述方法包括以下步骤：将送入信道后的信号输入到预处理网络，预处理网络将其还原成送入信道前的信号，并传输至分类网络；预处理网络包括顺序连接的编码器、隐藏编码层、解码器；其中，编码器将输入的无线信号压缩到一个低维表示，即所需的编码；隐藏编码层对编码器的输出进行非线性变换完成隐藏；解码器将隐藏层的编码进行解码；分类网络输出识别结果。本发明通过深度学习的方式实现对低信噪比信号输入的调制方式识别，同时相较于常规采用的数字滤波器的设计而言，本发明通过预处理网络实现信号重建，预处理网络的设计过程较为简单方便，部署方便简单，降低硬件的成本的与成本。

公开(公告)号：CN116760674A

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202311011742.X

申请日：2023-08-11

Applicant: 暨南大学 ,  海华电子企业(中国)有限公司

Inventor： 李晓帆 ,  陆泳天 ,  王邃 ,  江蓉 ,  谭倍欣 ,  杨光华

IPC: H04L27/00 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种无线信号调制方式智能监测识别方法及系统，所述方法包括以下步骤：将送入信道后的信号输入到预处理网络，预处理网络将其还原成送入信道前的信号，并传输至分类网络；预处理网络包括顺序连接的编码器、隐藏编码层、解码器；其中，编码器将输入的无线信号压缩到一个低维表示，即所需的编码；隐藏编码层对编码器的输出进行非线性变换完成隐藏；解码器将隐藏层的编码进行解码；分类网络输出识别结果。本发明通过深度学习的方式实现对低信噪比信号输入的调制方式识别，同时相较于常规采用的数字滤波器的设计而言，本发明通过预处理网络实现信号重建，预处理网络的设计过程较为简单方便，部署方便简单，降低硬件的成本的与成本。