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公开(公告)号：CN118070044A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410317161.7
申请日：2024-03-20
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/214 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06F18/22 , G06N3/094 , G06N3/04
Abstract: 本发明提出一种基于特征空间投影的对抗攻击检测方法，通过对神经网络多个中间层得到的特征空间进行分解，得到网络各个中间层的特征子空间和对抗子空间，通过计算样本对两个子空间投影长度之比作为检测量，得到包含连续多个中间层的检测量曲线。通过与正常样本的检测量均值曲线的幅值和变化趋势对比计算，能够有效地检测出对抗样本，只需要有正常的样本即可成功的建立检测模型，不需要生成特定的对抗样本进行训练，解决了基于样本的空间分布检测时的准确率低的缺陷，在检测对抗攻击时候，不需要多步迭代，复杂度低，耗时大大减少。
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公开(公告)号：CN117056667A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310965996.9
申请日：2023-08-02
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及辐射源个体识别领域，具体涉及一种基于时域多类特征融合的通信辐射源识别方法，本发明利用不同方法将捕获的电磁信号分别转变为时域中的四类不同的辐射源指纹特征表征方式，使不同类型的神经网络与辐射源指纹特征表征相对应，提取不同的辐射源指纹特征，进行排列处理形成数据格式相同的四个特征矩阵，将特征矩阵进行堆叠，利用3D卷积网络对堆叠后的特征矩阵进行特征融合再提取，获得最终的融合特征，根据提取的特征，使用全连接层实现辐射源个体的识别。本发明采用信号时域特征提取方法，简化信号处理计算，提升信号处理阶段的效率，且能够获得更加全面辐射源指纹特征。
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公开(公告)号：CN114696942B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202210305406.5
申请日：2022-03-25
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04K3/00 , H04B1/7156
Abstract: 本发明提供一种适用于无人机通信链路的干扰方法，包括信号帧同步步骤：从信号检测系统中获取信号帧结束时刻算同步时刻；以同步时刻为基准采集信号，求得采集信号对应的功率谱从而得到同步时刻前功率谱变化值、同步时刻处功率谱变化值以及同步时刻后功率谱变化值；通过这三个变化值来判断当前是否同步成功以及计算同步时刻的调整量，对于同步成功的则进入中心频率估计步骤：计算出导频频率作为发射干扰的中心频率；发送干扰信号步骤：在中心频率处发送时长小于信号帧时长的干扰信号。本发明计算复杂度低，能够快速响应跳频信号；干扰系统中参数可调，适用于不同型号的无人机。
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公开(公告)号：CN114726423B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202210271721.0
申请日：2022-03-18
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种通信雷达一体化保密系统的波束赋形方法，其实施的系统中收有通信雷达一体化DFRC设备、合法接者以及作为窃听方的探测目标。DFRC设备向接收方发送信息并接收雷达回波数据，从雷达回波数据中得到与探测目标有关的数据包括步骤：以及与接收方有关的数据，将DFRC设备本地的参数与探测目标、接收方有关的数据一起作为输入参数进行波束赋形中最优发射波束的计算并同时得到系统最大安全速率。本发明采用物理层安全技术，与接收机进行通信时防止信息泄露至恶意目标，在保证目标估计速率的前提下，设计了DFRC设备的最优发射波束，在保证目标估计速率的前提下，最大化系统安全速率。
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公开(公告)号：CN113516760B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110858400.6
申请日：2021-07-28
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明公开了一种电磁频谱数据标注补全方法，通过传感器对电磁环境进行观测并采集得到观测电磁频谱数据，然后根据所述观测电磁频谱数据建立三维张量标注模型，再根据所述三维标注模型确定出正常电磁频谱数据并完成所述标注补全，且将观测电磁频谱数据进行切片，把每一片观测电磁频谱数据在所述三维坐标轴上进行对齐和堆叠建立出三维模型，并将所有单个采样时隙上采样频点的观测值标注填充到所述三维模型中的对应位置得到三维张量标注模型，能够在复杂的电磁环境中将电磁频谱数据进行标注补全，进而减小与正常电磁频谱数据之间的误差。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115277513A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210292491.6
申请日：2022-03-23
Applicant: 电子科技大学
IPC: H04L43/18 , H04L69/324 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于数据时序特征的MAC层协议识别方法，包括步骤：提取输入的待识别的数据的发送数据包的时刻和数据包长度形成二维特征向量并输入全连接神经网络；全连接神经网络输出待识别的数据的分类识别结果；当分类识别结果为竞争类MAC层协议，则再提取输入的待识别的数据的分组长度、分组间间隔与发送数据包的时间间隔形成三维特征向量并输入LSTM神经网络；LSTM神经网络输出竞争类MAC层协议的分类识别结果。本发明可以在非合作条件下使用，不需要过多的关于端口号和目的地址的先验知识，也不需要知晓数据包的具体内容与特征库进行比对，而是通过获取通信网络内部发送数据帧以及帧内数据包的时序特征进而判断通信网络协议类型。
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公开(公告)号：CN111401226B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202010174283.7
申请日：2020-03-13
Abstract: 本发明公开了一种辐射源快速识别方法，其包括以下步骤：S1、读取带有标签的辐射源信号；S2、对带有标签的辐射源信号进行短时傅里叶变换，将一维信号转换为两通道的二维时频图像；S3、构建深度卷积神经网络模型；S4、将两通道二维时频图像输入深度卷积神经网络模型，并采用自适应学习率算法进行训练，获取训练后的模型；S5、采用训练后的模型对待识别目标进行识别，完成辐射源的快速识别。本方法结合损失函数，实现学习率能够自适应变化，与现有学习率相比，极大的提升了神经网络模型的收敛速度和识别精度，优化了辐射源的识别性能，同时不需要人为调参。
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公开(公告)号：CN115081472A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210547505.4
申请日：2022-05-18
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种用于雷达行为分析的脉冲信号语法建模及特征提取方法，包括聚类离散编码步骤、统计建模分词步骤、序列标注划分步骤和序列联合感知步骤。本发明的语法模型由五个层级构成，提出了描述脉冲信号参数变化规律的脉冲字母与脉冲字、脉冲短语及描述工作状态和行为的脉冲句、脉冲段，细化了对参数变化模式、工作状态、雷达行为的描述，更适用于复杂应用场景下的信号特征分析。首先针对信号中可拆解的层级包含关系构建多层语义特征，其次基于无监督方法抽取底层语义特征，结合信号标注获取训练集，输入长短时记忆网络分析高层语义特征，最终实现对雷达信号的语法层级特征提取及行为分析，解决了参数重叠场景下的行为分析需求。
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公开(公告)号：CN114866110A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210578629.9
申请日：2022-05-25
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种基于弹性网络模型与广义ADMM结合的跳频信号参数估计方法，基于信号的双重稀疏性推导基于弹性网络的跳频信号模型，并使用L1,L2组合范数作为先验正则项，使模型学习到少量非零稀疏的参数，从而克服现有算法因为学习到的参数过于稀疏与过于平均导致的跳变时刻缺失与跳变时刻模糊的问题；采用广义交替方向乘子法ADMM算法对模型进行求解，通过构造不精确的子问题，降低运算复杂度。在得到稀疏向量的基础下，将向量变形为时频图案矩阵，通过列向量差异性完成对跳变时刻的提取，从而完成对跳频信号跳变时刻的估计。本发明能提升跳变时刻估计的准确性与时效性，达到对跳频信号跳变时刻实现快速准确估计的目的。
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公开(公告)号：CN114726423A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210271721.0
申请日：2022-03-18
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种通信雷达一体化保密系统的波束赋形方法，其实施的系统中收有通信雷达一体化DFRC设备、合法接者以及作为窃听方的探测目标。DFRC设备向接收方发送信息并接收雷达回波数据，从雷达回波数据中得到与探测目标有关的数据包括步骤：以及与接收方有关的数据，将DFRC设备本地的参数与探测目标、接收方有关的数据一起作为输入参数进行波束赋形中最优发射波束的计算并同时得到系统最大安全速率。本发明采用物理层安全技术，与接收机进行通信时防止信息泄露至恶意目标，在保证目标估计速率的前提下，设计了DFRC设备的最优发射波束，在保证目标估计速率的前提下，最大化系统安全速率。
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