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公开(公告)号：CN114640902A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210256129.3
申请日：2022-03-14
Applicant: 中国电子科技集团公司第三十八研究所
Abstract: 本发明公开一种多接口高速光纤传输装置及方法，包括数字信号处理模块、光模块、光纤线缆、数据处理服务器；数字信号处理模块用于完成对接收基带信号的数字波束形成和参数测量；信号处理模块的结果通过光模块和光纤线缆接入数据处理服务器，作进一步信号识别；光模块完成数字信号处理模块发送的电信号与光纤线缆中传输的光信号之间的电光转换，以及光纤线缆中传输的光信号与数据处理服务器接收的电信号之间的光电转换；本发明可在不改变后端数据处理服务器架构的前提下，扩展接收前端模块；同时可在不丢失数据的前提下，将多路通道输出合并成一路发送，减小系统冗余度，提高硬件资源利用率，有效降低硬件成本和系统单元设计复杂度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110084094A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910168705.7
申请日：2019-03-06
Applicant: 中国电子科技集团公司第三十八研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的无人机目标识别分类方法，具体处理步骤包括：(1)通过无线电监测手段，采集得到小型民用无人机的链路信号；(2)将该链路信号发送给数据处理中心，进行信号预处理，得到信号的时域特征和频域特征；(3)将信号的时域特征和频域特征输入到深度学习网络中进行计算，输出得到信号的目标识别分类结果；(4)将所采集的信号数据和识别结果保存至数据库，若为新发现的目标类别，经人工确认后添加至信号识别库。本发明所提供的无人机目标识别分类方法，将深度学习算法应用于无人机无线电信号监测领域，以突破传统无线电信号分析方法的应用瓶颈，切实可行地解决低空安全防护中无人机信号监测和识别问题。
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公开(公告)号：CN114640902B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202210256129.3
申请日：2022-03-14
Applicant: 中国电子科技集团公司第三十八研究所
Abstract: 本发明公开一种多接口高速光纤传输装置及方法，包括数字信号处理模块、光模块、光纤线缆、数据处理服务器；数字信号处理模块用于完成对接收基带信号的数字波束形成和参数测量；信号处理模块的结果通过光模块和光纤线缆接入数据处理服务器，作进一步信号识别；光模块完成数字信号处理模块发送的电信号与光纤线缆中传输的光信号之间的电光转换，以及光纤线缆中传输的光信号与数据处理服务器接收的电信号之间的光电转换；本发明可在不改变后端数据处理服务器架构的前提下，扩展接收前端模块；同时可在不丢失数据的前提下，将多路通道输出合并成一路发送，减小系统冗余度，提高硬件资源利用率，有效降低硬件成本和系统单元设计复杂度。
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公开(公告)号：CN113572540B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202110719271.2
申请日：2021-06-28
Applicant: 中国电子科技集团公司第三十八研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于相关域检测的无人机图传信号识别方法及系统，属于通信信号侦察技术领域，包括以下步骤：接收含有小型无人机图传信号的电磁环境信号；对采集信号做信号处理得到IQ信号；将IQ信号与对应协议帧结构中的同步字头做互相关，根据相关域主峰位置特征进行特征帧检测和分段；将采集数据中提取的所有特征帧根据相关主次峰及其精细模板匹配识别出图传帧；统计所有图传帧个数，与阈值比较，判定采集信号中是否含有基于该协议的无人机图传信号。本发明通过基于相关域的信号检测，无需信号解调、解码环节，降低了前级信号处理的难度及对硬件资源的使用需求，对噪声的不确定性有着较强的鲁棒性，提高了系统在低信噪比环境下的检测识别能力。
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公开(公告)号：CN113572540A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110719271.2
申请日：2021-06-28
Applicant: 中国电子科技集团公司第三十八研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于相关域检测的无人机图传信号识别方法及系统，属于通信信号侦察技术领域，包括以下步骤：接收含有小型无人机图传信号的电磁环境信号；对采集信号做信号处理得到IQ信号；将IQ信号与对应协议帧结构中的同步字头做互相关，根据相关域主峰位置特征进行特征帧检测和分段；将采集数据中提取的所有特征帧根据相关主次峰及其精细模板匹配识别出图传帧；统计所有图传帧个数，与阈值比较，判定采集信号中是否含有基于该协议的无人机图传信号。本发明通过基于相关域的信号检测，无需信号解调、解码环节，降低了前级信号处理的难度及对硬件资源的使用需求，对噪声的不确定性有着较强的鲁棒性，提高了系统在低信噪比环境下的检测识别能力。
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公开(公告)号：CN110084094B
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN201910168705.7
申请日：2019-03-06
Applicant: 中国电子科技集团公司第三十八研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的无人机目标识别分类方法，具体处理步骤包括：(1)通过无线电监测手段，采集得到小型民用无人机的链路信号；(2)将该链路信号发送给数据处理中心，进行信号预处理，得到信号的时域特征和频域特征；(3)将信号的时域特征和频域特征输入到深度学习网络中进行计算，输出得到信号的目标识别分类结果；(4)将所采集的信号数据和识别结果保存至数据库，若为新发现的目标类别，经人工确认后添加至信号识别库。本发明所提供的无人机目标识别分类方法，将深度学习算法应用于无人机无线电信号监测领域，以突破传统无线电信号分析方法的应用瓶颈，切实可行地解决低空安全防护中无人机信号监测和识别问题。
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