公开(公告)号：CN119363532A

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202411458533.4

申请日：2024-10-18

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 田峰 ,  彭乙轩 ,  邵紫凌 ,  饶晨 ,  李嘉欣

IPC: H04L27/00

Abstract: 本发明公开了一种基于CNN的USRP调制信号识别方法，通过在上位机进行LabVIEW图形化编程，实现可切换多种调制信号的收发系统；USRP接收机采集信号数据集，采用卷积神经网络(CNN)进行调制信号识别。卷积神经网络模型以采集信号数据集作为识别网络的输入，以调制信号判定作为识别网络的输出，能够实现无监督下的自主调制信号特征的提取和分类处理。实验验证表明，该方案拥有接近经典似然比方案的优越性能，在信噪比大于5dB时能够达到95％以上的识别率。

公开(公告)号：CN119135298A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411126984.8

申请日：2024-08-16

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 饶晨 ,  田峰 ,  冯晓 ,  张军 ,  吴伟 ,  赵千禧

IPC: H04B17/391 ,  G06F18/23213 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  H04B7/0413

Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的多频通信感知一体化信道建模方法，包括步骤一：构建一个多频率通信感知一体化信道模型，即从发射机到接收机的信道，基站和移动用户设备分布在一个城市宏区域内；步骤二：对步骤一中建立的模型进行简化；步骤三：基站和移动用户设备进行部署模型假设，按照不同的基站间距和密度随机放置于一处环境中，之后生成基站和移动用户设备之间的路径参数，通过路径参数确定MIMO信道；步骤四：还包括射线追踪模拟，应用射线追踪模拟生成训练数据；本方案利用信道参数数据集通过机器学习算法训练来学习信道传播特性和隐含规律，可以更智能地构建信道模型以适应各种场景并达到更好的表现。