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公开(公告)号：CN117061289B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202310624327.5
申请日：2023-05-30
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L27/00 , G06F18/2415 , G06F18/2131 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于频域数据压缩感知的复合调制信号盲识别的方法，属于信号处理领域。首先获取复合调制信号的频域数据，将复合调制信号的原始频域数据使用压缩感知进行降维，使用降维后的数据构建特征数据库，然后将特征数据库划分为训练集和测试集，最后通过基于倒残差分组卷积和通道重排的浅层神经网络模型进行分类识别。相比已有的同领域基于高阶累积量和平方谱特征的识别方法，本发明提出的频域数据压缩感知特征可大大降低计算复杂度，专门构建的轻量化神经网络可有效提高复合调制信号的正确识别率。
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公开(公告)号：CN117061289A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310624327.5
申请日：2023-05-30
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L27/00 , G06F18/2415 , G06F18/2131 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于频域数据压缩感知的复合调制信号盲识别的方法，属于信号处理领域。首先获取复合调制信号的频域数据，将复合调制信号的原始频域数据使用压缩感知进行降维，使用降维后的数据构建特征数据库，然后将特征数据库划分为训练集和测试集，最后通过基于倒残差分组卷积和通道重排的浅层神经网络模型进行分类识别。相比已有的同领域基于高阶累积量和平方谱特征的识别方法，本发明提出的频域数据压缩感知特征可大大降低计算复杂度，专门构建的轻量化神经网络可有效提高复合调制信号的正确识别率。
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公开(公告)号：CN113014523B
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202110210447.1
申请日：2021-02-25
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L27/00
Abstract: 本发明公开了一种基于融合特征的复合调制信号盲识别方法，根据复合调制信号的应用场景，确定信号仿真参数，分别对不同类型的复合调制信号进行传输仿真，得到8种类型复合调制信号观测信号的高阶累积量绝对值以及PCM/BPSK、PCM/QPSK观测信号的平方谱特征，然后确定用于区分不同信号的识别阈值；当需要进行复合调制信号识别时，获取观测信号并计算其高阶累积量绝对值和平方谱特征，根据识别阈值得到复合调制信号识别结果。本发明通过融合高阶累积量和平方谱特征两种信号特征实现复合调制信号的盲识别。
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公开(公告)号：CN111650555A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010524099.0
申请日：2020-06-10
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于弹性基线的无人机定位跟踪方法，己方无人机选择、路径规划、己方无人机交接以及模式切换均是基于不同场景(高度)下的定位精度分析模型以及其推导的最优构型，同时，基于此提出了一个新的概念“弹性基线”，己方无人机针对非合作目标进行的快速机动带来了基线的变化，基线的变化包括基线距离和方向的变化，以及新旧基线的添加与删除。本发明使得弹性基线网络有着精确度高，灵活可变的定位与跟踪。与现有定位跟踪方法相比，具有定位精度更高、覆盖范围更广、网络结构更灵活、资源利用更平衡、鲁棒性更强的特点。
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公开(公告)号：CN111460597A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010254546.5
申请日：2020-04-02
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/25 , G06N3/00 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种基于改进的多目标粒子群优化算法的雷达布站方法，针对定位和监测两个任务，以提高定位精度和扩大监测区域为目的，在标准多目标粒子群算法(MOPSO)的基础上，改进粒子位置和速度更新公式、利用反三角函数logistic映射初始化、添加时变变异，然后采用改进的多目标粒子群优化算法对雷达布站进行求解，提高了粒子群优化算法的全局搜索能力，提供一个分布性和延展性较好的Pareto前沿，同时具有快速的收敛性，在解的多样性和分布性上也表现出很好的性能，得到的结果与应用传统粒子群优化算法进行比较，本发明可较好地适用于雷达布站，提升了雷达系统对监视区域的覆盖性能及定位性能，进而合理优化雷达布站，节省雷达资源。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109061556A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201811065197.1
申请日：2018-09-13
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S3/14
CPC classification number: G01S3/14
Abstract: 本发明涉及信号处理技术领域，尤其是一种基于弹性网络的稀疏迭代波达角的估计方法。方法的具体步骤包括：信号处理单元根据待估信号的数量构建阵列的非参数信号模型，计算初始的协方差矩阵和功率矩阵；建立协方差拟合标准的方程，结合弹性网络模型推导出待优化的方程式；通过迭代算法计算出满足精度的最优协方差矩阵，再运用Capon谱方法计算出相应的空间谱密度，通过谱峰搜索得到待估信号的波达角估计值。采用本发明所述的方法可以规避信号变量选取上的干扰，对目标信号的数量大于传感器数量的情况能保证足够的精度，对波达角相近的信号也有很高的分辨率，满足各用户在高复杂电磁环境下的测向需求。
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公开(公告)号：CN117310772B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311597745.6
申请日：2023-11-28
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S19/45
Abstract: 本发明公开了一种基于地图信息视距或非视距检测的电磁目标定位方法，无线电定位领域。首先根据不同地方测量的方位角，构成示向线序列，利用多点测向交叉定位，进行初步定位，确定定位初始值；然后提取地图中的建筑物，记录其坐标和尺寸，依据定位初始结果判断各示向线是否为LOS测量结果，并记录其标签；优先采用LOS路径的示向线，并选取距离定位目标较近的示向线；在不断靠近目标的过程中，更新数据序列，更新定位目标，直至距离目标位置。根据该方法在城市区域遮挡严重的情况下，能规划路径更快的发现电磁目标位置，对电磁目标定位的时间和准确度有大幅提升。(56)对比文件黄凯.一种适用于短基线大测向误差条件的高效定位方法.通信对抗.2016,(第03期),第14-16+39页.陈开东.移动无线电测向监测系统的研究和设计《.中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》.2004,第I136-348页.蒋荣.城市峡谷环境下车辆融合定位技术研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技II辑》.2019,第C035-408页.Wang, Qian.Establishing UAV-AidedVBSs for Secure Multicasting《.IEEEWIRELESS COMMUNICATIONS LETTERS》.2020,第9卷(第7期),第1009-1013页.Groves, P.D.Intelligent urbanpositioning, shadow matching and non-line-of-sight signal detection《. 2012 6thESA Workshop on Satellite NavigationTechnologies (Navitec 2012) & EuropeanWorkshop on GNSS Signals and SignalProcessing》.2013,第1-8页.
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公开(公告)号：CN115032585B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210961863.X
申请日：2022-08-11
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 该发明公开了一种基于RSS测距和射线追踪技术的非视距场景定位方法，涉及无线通信技术领域。针对城市环境中存在非视距传播时无线电辐射源定位存在的多径效应，从而导致信号传播的功率衰落，引起信号时延、频移、极化等参数的变化，导致定位精度下降。本发明提出一种基于RSS测距算法和射线追踪技术结合的室内外场景定位方法，以实现对短时突发无线电干扰信号的定位，提高定位精度与定位效率。
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公开(公告)号：CN113709072B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202110865721.9
申请日：2021-07-29
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机动态无线传感器网络的协作式自动调制分类方法，属于信号调制识别领域。首先，网络中的本地无人机对接收到的未知信号用基于循环谱特征的图域识别方法进行调制识别得到相应的本地决策，同时选取具有最大平均接收信噪比估计值的本地无人机作为当前网络时隙的临时融合中心，本地无人机将当前时隙内得出的本地决策发送给该临时融合中心，然后在临时融合中心进行决策融合，每个本地无人机的投票权重由其累积状态和时间折现因子决定，最后选取得票值最高的调制方式作为这一时隙的全局决策，同时更新每个本地无人机的权重；本发明提出的自动调制分类方法，可以实现稳定、有效的多种调制信号的类间识别。
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公开(公告)号：CN113343802B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202110576852.5
申请日：2021-05-26
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多小波的射频指纹图域识别方法，属于信号处理领域。在没有扩展/嵌入的识别码或序列的情况下，首先使用具有适当重数的有限元多小波将电子设备发射的RF信号分解为多个子带信号。然后生成子带信号的循环频谱，依据循环频率将不同RF信号的循环谱矩阵映射为一组图的集合。最后，从训练信号中提取特征序列形成候选设备图域特征数据库，测试信号每个子带上的图域特征序列和训练信号图域特征数据库中的序列一一比对来识别设备。本发明相比于经典循环谱图域识别方法，基于有限元多小波的提议可以有效提高相似度极高的射频设备正确识别率，并且利用主成分分析法对子带进行优选降低了计算复杂度。
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