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公开(公告)号：CN117439845A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311321633.8
申请日：2023-10-12
Applicant: 电信科学技术第五研究所有限公司
Abstract: 本发明公开了一种伪随机码频移键控信号的同源检测方法，属于信号处理技术领域。一种伪随机码频移键控信号的同源检测方法，包括：对接收到的IQ信号数据进行短时傅里叶变换，生成时频图；基于所述时频图确定IQ信号数据中各信号的频率和起止时间；基于各信号的频率和起止时间去除IQ信号数据中的定频信号和干扰信号，得到中间信号；基于所述中间信号构建特征关系图；基于所述特征关系图分析出全部图案路径；基于同源信号所具有的能量和带宽构建路径判别准则；基于所述判别准则从所述全部图案路径中确定最优的图案路径。本发明的同源检测方法适用范围广、通用性强。
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公开(公告)号：CN117411564A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311394304.6
申请日：2023-10-26
Applicant: 电信科学技术第五研究所有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于时频图次序统计量的信号去噪方法，属于信号处理技术领域。一种基于时频图次序统计量的信号去噪方法，包括：基于接收到的信号数据生成时频图；沿时频图的时域方向关于频域分别估计对应频率信号db值的最大次序统计量，并将该最大次序统计量确定为该频率处的噪声上限；基于所述噪声上限沿时频图的频域方向，根据目标信号的最大带宽设置敏感域；基于所述敏感域估计出噪声在频域的分布；基于噪声在频域的分布对信号数据进行去噪。本发明提出的基于时频图次序统计量的信号去噪检测方法通用性和可解释性强。
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公开(公告)号：CN116633728A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202211154038.5
申请日：2022-09-21
Applicant: 电信科学技术第五研究所有限公司
IPC: H04L25/02
Abstract: 发明涉及一种针对相位幅度调制方式的符号速率计算方法，根据无线电相位幅度调制方式信号的自身特性，使用密度聚类及统计的方法对符号速率进行计算；具体地包括：相位的信号前向差分序列对统计分析找到距离序列中疑似符号位置阈值、通过找出其位置大于疑似符号位置阈值的疑似符号并将这些疑似符号计数并重新构建间隔序列、然后采用聚类计算并最终获得符号速率。还公开了一种针对相位幅度调制方式的符号速率计算方法的装置、及存储介质。本发明达到的有益效果是：即使信号中存在噪声，也不会对符号速率的计算精度有所影响，具有较强的实用性与鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115277324A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210879133.5
申请日：2022-07-25
Applicant: 电信科学技术第五研究所有限公司
Abstract: 本发明公开了基于卷积神经网络的FSK信号识别方法，涉及信号识别领域，包括S1、生成FSK信号；S2、处理FSK信号获得瞬时频率数据和一阶频谱数据；S3、构建数据集；S4、数据集导入训练深度学习卷积神经网络模型；S5、均匀切分待预测信号的原始IQ数据，进行瞬时频率和一阶频谱计算得到信号预测样本；S6、信号预测样本导入优化后的深度学习卷积神经网络模型进行预测得到预测结果；S7、确定待预测信号的识别结果；本发明具有较高的识别准确率，传统多信号类型识别方法需构建决策树，而该方法复杂、条件阈值因信号强弱很难设定，在信噪比较低的情况下，准确率不能保证，而本发明使用了深度学习的方式将信号的不同特征融合并提取出来，具有较高的准确率。
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公开(公告)号：CN115314348B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202210928802.3
申请日：2022-08-03
Applicant: 电信科学技术第五研究所有限公司
IPC: H04L27/00 , H04L27/34 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/241 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的QAM信号调制识别方法，包括：S1、获取多种QAM信号和其他信号；S2、对接入的QAM信号的IQ数据进行处理，得到信号的星座图数据、瞬时相位数据和一阶频谱数据；S3、对切分好的IQ数据进行星座图、瞬时相位和一阶频谱计算得到M个PSK信号预测样本，并输入到训练好的多维三输入卷积神经网络模型中对M个QAM信号预测样本进行预测得到M个预测结果；S4、对M个预测结果进行分析，选取预测最多的类型结果作为QAM信号的识别结果。本发明具有较强的特征融合能力，具有较高的识别准确率，具有很强的抗噪抗干扰能力，具有较快较稳定的处理速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115545076A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211205528.3
申请日：2022-09-30
Applicant: 电信科学技术第五研究所有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于对比学习的辐射源个体识别方法、介质及装置，输入数据为辐射源信号的IQ数据，通过基于对比学习的辐射源深度特征提取网络进行特征提取，并利用对比学习的方法，使得相同辐射源的特征向量在嵌入空间中尽可能的相近，不同辐射源的特征向量之间尽可能的远，最后通过预测信号特征向量与数据库的特征向量之间距离进行距离计算与评估，便可以得到辐射源的个体类别。本发明能够将辐射源个体识别与对比学习结合起来，使得相同辐射源的特征向量在嵌入空间中尽可能的相近，不同辐射源的特征向量之间尽可能的远，从而完成辐射源在高维空间上的聚类，实现辐射源个体的识别。
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公开(公告)号：CN120017454A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510092180.9
申请日：2025-01-21
Applicant: 电信科学技术第五研究所有限公司
Abstract: 本发明提供了一种针对衰落信道下信号的联合均衡方法，其包括：根据待均衡前IQ数据，得到CMA均衡器的代价函数和DD均衡器的代价函数；根据CMA均衡器的代价函数和DD均衡器的代价函数，得到联合均衡器的代价函数；将待均衡前IQ数据进行联合均衡处理，得到已均衡后IQ数据。本申请具有较强的实用性与鲁棒性，即使信号中存在较强的信道衰落，也能对损失进行补偿，以使信号能够进行解调处理。
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公开(公告)号：CN115277325B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202210903057.7
申请日：2022-07-29
Applicant: 电信科学技术第五研究所有限公司
IPC: H04L27/00 , H04L27/18 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的PSK信号调制识别方法，包括：S1、获取多种PSK信号和其他信号；S2、对接入的PSK信号的IQ数据进行处理，得到信号的二阶频谱数据、四阶频谱数据和八阶频谱数据；S3、对I路数据、Q路数据、二阶频谱数据、四阶频谱数据和八阶频谱数据五个数据进行计算得到M个PSK信号预测样本，并输入到训练好的五输入卷积神经网络模型中对信号预测样本进行预测得到预测结果；S4、对M个预测结果进行分析，选取预测最多的类型结果作为PSK信号的识别结果。本发明使用了深度学习的方式将信号的不同特征融合并提取出来，具有较高的准确率；具有很强的抗噪和抗干扰能力，在信号较
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公开(公告)号：CN117409216A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311307530.6
申请日：2023-10-10
Applicant: 电信科学技术第五研究所有限公司
IPC: G06V10/54 , G06V10/72 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及一种基于图像处理的宽带特定频点信号频谱资源检测方法，包括：将采集的数据通过FFT转换为频谱图像，同时将采集数据进行缓存处理。通过对频谱图像的分析和处理，确定特定频点范围内的有效数据，得到信号检测结果集，若检测到有效数据则进行告警监测，同时将缓存数据进行落盘存储，否则清除缓存数据。本发明将IQ数据分析处理转换为图像处理，并根据图像像素分布特征，对图像底噪数据特征进行统计建模，大大提升的图像底噪估计的精度和处理速度，实现具备一定抗干扰能力的特定信号监测任务。同时，打破了对非协作通信设备高性能要求的限制，在电磁环境较恶劣的情况下依然能保持良好的监测效果，实现对有效宽度数据的采集。
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公开(公告)号：CN115314075B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202210852151.4
申请日：2022-07-20
Applicant: 电信科学技术第五研究所有限公司
Abstract: 本发明公开了一种在复杂多辐射源电磁环境下的跳频信号参数计算方法，该方法包括以下步骤：获取多辐射源的跳频信号对应的信号特征矩阵；根据信号特征矩阵和聚类分析，从多辐射源的跳频信号中筛选出每个辐射源的跳频信号；分别对所有辐射源的跳频信号进行分析计算，最终得到所有辐射源的跳频信号的相关参数。本发明能够对多个辐射源进行有效的跳频信号参数计算，即使辐射源长度相近或不同辐射源跳频信号出现相互干扰的情况，依然能够进行有效的辐射源分离与跳频图案参数计算。
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