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公开(公告)号：CN113225282A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110071360.0
申请日：2021-01-19
Applicant: 西安电子科技大学 , 中国人民解放军空军工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于BP神经网络的通信信号调制识别方法，属于通信信号处理领域，包括：获取原始调制信号，所述原始调制信号包括2ASK、4ASK、2PSK、4PSK、2FSK、4FSK六种信号；利用信号预处理模块对所述原始调制信号进行分段、降噪；根据上一步的处理结果提取特征参数，并构造多维向量作为训练集，所述特征参数包括γmax、σaa、σaf、σap、σdp五个基于瞬时统计量的特征参数；搭建神经网络模型；重新构造信号及特征参数向量作为测试集，利用测试集进行信号识别；对测试集的识别效果进行仿真；对各信号进行分类识别；计算识别后的正确率。该方法对所有特征参数数据进行了零中心和归一化处理，将数据都转化到同一数量级相比较，从而提高了数据的可比较性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114337881B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202111422536.9
申请日：2021-11-26
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04B17/382 , G06F17/11
Abstract: 本发明提出了一种基于多无人机分布式与LMS的无线频谱智能感知方法。主要解决现有无线频谱感知技术使得算法计算量大、参数估计缓慢的问题。方案包括：1)通过采用获取待检信号和噪声信号；2)将采样得到的待检信号与噪声信号的能量均值相比得到信噪比估计值；3)设立信噪比阈值，并进行阈值判断；4)根据判断结果选择无人机的频谱检测方式，采用单点的LMS频谱检测或分布式扩散协作式的频谱检测对其进行检测，得到检测结果；5)根据检测结果对待检信号中的闲置频谱进行利用，实现频谱感知。本发明有效降低了算法复杂度，具有计算量小、参数估计快且准确率高的特点。
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公开(公告)号：CN111883213A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010738765.0
申请日：2020-07-28
Applicant: 西安电子科技大学 , 中国人民解放军空军工程大学
Abstract: 本发明公开了基于遗传算法优化的BP神经网络的频谱预测方法，涉及频谱预测技术领域，遗传算法GA作为进化算法的一种，可以模仿自然界生物体的遗传进化过程，是一种具有多次迭代过程的搜索算法，从而能够解决一系列最优化问题。本发明参照了自然界中生物体“适者生存，优胜劣汰”的自然选择生存法则，依据某些特定的适应度函数对种群中的各个个体进行遗传中的选择、突变和交叉并进行筛选，那些适应度较好的个体就会被选择以进行利用，而那些适应度较差的个体就被舍弃。经过遗传算法所留下来的个体既拥有了之前所存在的优势，还在此基础上有了更进一步的发展，如反复循环，就会满足所要求的条件。
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公开(公告)号：CN114337881A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111422536.9
申请日：2021-11-26
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04B17/382 , G06F17/11
Abstract: 本发明提出了一种基于多无人机分布式与LMS的无线频谱智能感知方法。主要解决现有无线频谱感知技术使得算法计算量大、参数估计缓慢的问题。方案包括：1)通过采用获取待检信号和噪声信号；2)将采样得到的待检信号与噪声信号的能量均值相比得到信噪比估计值；3)设立信噪比阈值，并进行阈值判断；4)根据判断结果选择无人机的频谱检测方式，采用单点的LMS频谱检测或分布式扩散协作式的频谱检测对其进行检测，得到检测结果；5)根据检测结果对待检信号中的闲置频谱进行利用，实现频谱感知。本发明有效降低了算法复杂度，具有计算量小、参数估计快且准确率高的特点。
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公开(公告)号：CN114268394A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111420712.5
申请日：2021-11-26
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04B17/382
Abstract: 本发明提出了一种基于数据判断的分布式网络无线频谱智能感知方法。主要解决现有技术在无人机节点出错信息干扰以及信噪比低环境下不能对参数准确估计的问题。方案包括：通过将采样的待检信号的能量均值与噪声信号的能量均值相比得到信噪比估计值；设立信噪比阈值，利用阈值判断筛选出信噪比估计值小于信噪比阈值的待检测信号，通过分布式扩散协作式的频谱检测对待检信号进行检测，检测时通过错误数据判断模型对出现错误的节点信息进行剔除，得出检测结果，根据检测结果对待检信号中的闲置频谱进行利用，实现频谱感知。本发明在提升检测准确性的同时有效降低了算法复杂度，具有计算量小、参数估计快且准确率高的特点。
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公开(公告)号：CN114268394B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202111420712.5
申请日：2021-11-26
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H04B17/382
Abstract: 本发明提出了一种基于数据判断的分布式网络无线频谱智能感知方法。主要解决现有技术在无人机节点出错信息干扰以及信噪比低环境下不能对参数准确估计的问题。方案包括：通过将采样的待检信号的能量均值与噪声信号的能量均值相比得到信噪比估计值；设立信噪比阈值，利用阈值判断筛选出信噪比估计值小于信噪比阈值的待检测信号，通过分布式扩散协作式的频谱检测对待检信号进行检测，检测时通过错误数据判断模型对出现错误的节点信息进行剔除，得出检测结果，根据检测结果对待检信号中的闲置频谱进行利用，实现频谱感知。本发明在提升检测准确性的同时有效降低了算法复杂度，具有计算量小、参数估计快且准确率高的特点。
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