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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118843116B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202410308595.0
申请日：2024-03-18
Applicant: 中国电波传播研究所(中国电子科技集团公司第二十二研究所)
IPC: H04W12/79 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应指纹特征融合的多源异构辐射源个体识别方法，包括如下步骤：步骤1，使用USRP采集不同位置不同模态的无线电信号，包括原始射频信号、解OFDM循环码后的信号以及信道均衡后的信号；步骤2，使用三条并行支路的一维或二维卷积层、池化层以及全连接层分别对三种不同的信号提取对应的射频指纹；步骤3，使用基于注意力机制的特征融合模块对上一步提取的三种射频指纹进行融合；步骤4，使用一个全连接网络分类器对融合后的射频指纹特征进行分类。本发明所公开的方法，考虑到了现实场景中来自于多种不同传感器的数据，克服了多源异构数据利用率低的问题。
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公开(公告)号：CN118509287B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202410308559.4
申请日：2024-03-18
Applicant: 中国电波传播研究所(中国电子科技集团公司第二十二研究所)
IPC: H04L27/00 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于轻量级渐进可微架构搜索的电磁信号特征智能分类方法，包括如下步骤：步骤1，将MATLAB生成的预处理IQ样本作为代理数据集：步骤2，构建搜索空间和单元结构以搜索正常单元和缩减单元：步骤3，在步骤2的基础上采用渐进可微架构搜索方法搜索最佳网络架构：步骤4，最终架构的训练过程：步骤5，将搜索的结构迁移至目标任务RadioML2016.10B；步骤6，再训练，获得最终模型。本发明所公开的方法，同时考虑了模型的分类精度与计算复杂度，实现了性能和计算开销的平衡，在几乎不降低调制分类准确率的情况下降低了模型的复杂度。
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公开(公告)号：CN118843116A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410308595.0
申请日：2024-03-18
Applicant: 中国电波传播研究所(中国电子科技集团公司第二十二研究所)
IPC: H04W12/79 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应指纹特征融合的多源异构辐射源个体识别方法，包括如下步骤：步骤1，使用USRP采集不同位置不同模态的无线电信号，包括原始射频信号、解OFDM循环码后的信号以及信道均衡后的信号；步骤2，使用三条并行支路的一维或二维卷积层、池化层以及全连接层分别对三种不同的信号提取对应的射频指纹；步骤3，使用基于注意力机制的特征融合模块对上一步提取的三种射频指纹进行融合；步骤4，使用一个全连接网络分类器对融合后的射频指纹特征进行分类。本发明所公开的方法，考虑到了现实场景中来自于多种不同传感器的数据，克服了多源异构数据利用率低的问题。
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公开(公告)号：CN118427745A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410308597.X
申请日：2024-03-18
Applicant: 中国电波传播研究所(中国电子科技集团公司第二十二研究所)
IPC: G06F18/2433 , G06F18/15 , G06F18/2131 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N5/022 , H04L27/00 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应信号特征嵌入知识图谱的自动调制分类方法，包括如下步骤：步骤1，对场景中采集到的高速频谱仪和实时射频记录仪的I/Q信号进行特征提取：步骤2，提取信号样本的实体、属性和关系组成三元组；步骤3，使用复数卷积神经网络CVCNN搭建分类框架；步骤4，选择网络的优化器为自适应矩估计优化器Adam；步骤5，构建基于自适应信号特征嵌入知识图谱的自动调制分类模型并进行网络训练。本发明所公开的方法，通过AFC块中的Attention机制得到每个特征的最佳权重，实现最佳特征组合，解决了传统机器学习方法无法保证最佳特征组合的问题。
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公开(公告)号：CN118509287A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410308559.4
申请日：2024-03-18
Applicant: 中国电波传播研究所(中国电子科技集团公司第二十二研究所)
IPC: H04L27/00 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于轻量级渐进可微架构搜索的电磁信号特征智能分类方法，包括如下步骤：步骤1，将MATLAB生成的预处理IQ样本作为代理数据集：步骤2，构建搜索空间和单元结构以搜索正常单元和缩减单元：步骤3，在步骤2的基础上采用渐进可微架构搜索方法搜索最佳网络架构：步骤4，最终架构的训练过程：步骤5，将搜索的结构迁移至目标任务RadioML2016.10B；步骤6，再训练，获得最终模型。本发明所公开的方法，同时考虑了模型的分类精度与计算复杂度，实现了性能和计算开销的平衡，在几乎不降低调制分类准确率的情况下降低了模型的复杂度。
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