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公开(公告)号:CN111310719B
公开(公告)日:2021-07-06
申请号:CN202010159776.3
申请日:2020-03-10
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 该发明公开了一种未知辐射源个体识别及检测的方法,属于信号识别领域。针对现有技术中对未知信号识别效率、准确率低的问题,采用神经网络对信号记性特征提取,计算特征的各项差异性数据,将待识别信号的各项差异性数据与训练神经网络样本信号的各项差异性数据进行逐层次的比较,依次筛选出未知类信号,然后对未知类信号进行标签添加;本发明技术方案检测未知类的误差率为0.28%,说明本发明方法具有高准确率的优点。
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公开(公告)号:CN111314257A
公开(公告)日:2020-06-19
申请号:CN202010173742.X
申请日:2020-03-13
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 该发明公开了一种基于复值神经网络的调制方式识别方法,涉及无线通信技术领域。针对通信领域中广泛存在的复数信号,本发明提出一种利用时域接收到的复数信号,不需要对接收到的信号提取任何参数,只需将复数数据输入到复值神经网络中进行训练,充分学习数据中实部与虚部的特征,便能得到较高的准确率,且比传统高阶累积方式高。相比实值,复数有更丰富的表达能力,复值神经网络学习复数的实部与虚部特征,更适用于绝大多数为复数表现形式的通信信号;本发明不用人为计算观察各个信号或特征值之间差异,不需人工设定阈值来区分信号的调制类型,神经网络就有分类器的功能。
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公开(公告)号:CN111310719A
公开(公告)日:2020-06-19
申请号:CN202010159776.3
申请日:2020-03-10
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 该发明公开了一种未知辐射源个体识别及检测的方法,属于信号识别领域。针对现有技术中对未知信号识别效率、准确率低的问题,采用神经网络对信号记性特征提取,计算特征的各项差异性数据,将待识别信号的各项差异性数据与训练神经网络样本信号的各项差异性数据进行逐层次的比较,依次筛选出未知类信号,然后对未知类信号进行标签添加;本发明技术方案检测未知类的误差率为0.28%,说明本发明方法具有高准确率的优点。
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公开(公告)号:CN113242208A
公开(公告)日:2021-08-10
申请号:CN202110377453.6
申请日:2021-04-08
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于网络流的网络态势分析系统,首先,对底层网络设备进行流量监控与镜像,解析出当前局域网中所有的流量数据,并按照对应的协议格式对所述流量数据进行解析;同时将解析好的原始流量表发送给所述数据存储模块进行存储;然后,对存储的所述原始流量表进行解析,并对解析出的流量数据头进行统计以及查询;接着,获取所述数据存储模块中的多种特征信息,并将多种所述特征信息输入对应的流量分类神经网络中,得到对应的分析结果;最后,根据所述分析结果,展现不同功能在页面上的可视化效果,方便网络管理员能够及时准确地了解当前局域网内流量的变化情况。
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公开(公告)号:CN111314257B
公开(公告)日:2021-07-06
申请号:CN202010173742.X
申请日:2020-03-13
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 该发明公开了一种基于复值神经网络的调制方式识别方法,涉及无线通信技术领域。针对通信领域中广泛存在的复数信号,本发明提出一种利用时域接收到的复数信号,不需要对接收到的信号提取任何参数,只需将复数数据输入到复值神经网络中进行训练,充分学习数据中实部与虚部的特征,便能得到较高的准确率,且比传统高阶累积方式高。相比实值,复数有更丰富的表达能力,复值神经网络学习复数的实部与虚部特征,更适用于绝大多数为复数表现形式的通信信号;本发明不用人为计算观察各个信号或特征值之间差异,不需人工设定阈值来区分信号的调制类型,神经网络就有分类器的功能。
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公开(公告)号:CN113242208B
公开(公告)日:2022-07-05
申请号:CN202110377453.6
申请日:2021-04-08
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于网络流的网络态势分析系统,首先,对底层网络设备进行流量监控与镜像,解析出当前局域网中所有的流量数据,并按照对应的协议格式对所述流量数据进行解析;同时将解析好的原始流量表发送给所述数据存储模块进行存储;然后,对存储的所述原始流量表进行解析,并对解析出的流量数据头进行统计以及查询;接着,获取所述数据存储模块中的多种特征信息,并将多种所述特征信息输入对应的流量分类神经网络中,得到对应的分析结果;最后,根据所述分析结果,展现不同功能在页面上的可视化效果,方便网络管理员能够及时准确地了解当前局域网内流量的变化情况。
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