公开(公告)号：CN118410323A

公开(公告)日：2024-07-30

申请号：CN202410495498.7

申请日：2024-04-24

Applicant: 东南大学

Inventor： 刘楠 ,  王宇骞 ,  潘志文 ,  尤肖虎

IPC: G06F18/213 ,  H04W12/47 ,  G06F18/214 ,  G06F18/25 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于自适应信号变换与特征融合的射频指纹识别策略。目前大部分射频指纹识别网络都是仅使用原始信号作为识别网络的单一输入，对信号中的信息没有充分利用，而另一部分使用了信号的多个变换同时作为识别网络的输入的方法，都需要人工对参与识别的信号变换进行选择，这是一个十分耗时的过程。本发明利用卷积神经网络学习最能提升识别准确率的信号的变换，并对上述变换的特征与时域信号的特征进行加权。从而在免去人工选择信号变换这一耗时过程的基础上，进一步提升识别网络的识别准确率。

公开(公告)号：CN117349753A

公开(公告)日：2024-01-05

申请号：CN202311461196.X

申请日：2023-11-06

Applicant: 东南大学

Inventor： 刘楠 ,  王宇骞 ,  潘志文 ,  尤肖虎

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/10 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于射频指纹识别技术领域，公开了基于自适应小波阈值去噪算法的射频指纹识别方法及系统。本发明方法包括：接收射频信号；对接收的射频信号进行训练，包括：对接收的射频信号进行标准化处理；提取与射频信号匹配的小波基函数和小波阈值；基于小波基函数和小波阈值对标准化处理后的射频信号进行去噪处理；将去噪处理前与去噪处理后的射频信号相加后作为分类网络的输入，得到射频信号所属各类别的预测概率；根据射频信号所属各类别的预测概率更新网络参数；重复对接收的射频信号进行训练，直到网络收敛。从而在解决一般小波阈值去噪算法中人工选取小波基的耗时问题的基础上，提升后续识别网络在低信噪比环境下的性能。