[发明专利]射频基因库建立方法及违法违规无线电波检测方法有效

专利信息
申请号: 201910253233.5 申请日: 2019-03-29
公开(公告)号: CN110995365B 公开(公告)日: 2022-06-21
发明(设计)人: 王俊峰;袁博;蒲星;吕玉琦;洪善建;杨露 申请(专利权)人: 国家无线电监测中心检测中心
主分类号: H04B17/00 分类号: H04B17/00;H04W4/021;H04B17/309;G06N3/08
代理公司: 北京智汇东方知识产权代理事务所(普通合伙) 11391 代理人: 康正德;关艳芬
地址: 100041 北京市石景*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 射频 基因库 建立 方法 违法 违规 无线电波 检测
【说明书】:

发明提供了一种射频基因库建立方法及违法违规无线电波检测方法,上述射频基因库建立方法包括:确定目标地理区域的范围;根据所述目标地理区域的通信环境确定个体划分方式;根据所述个体划分方式将所述目标地理区域划分为多个个体;针对每个所述个体进行检测,获取每个所述个体的基础射频数据;基于每个所述个体的基础射频数据进行深度神经网络计算,获取每个所述个体的射频基因;保存每个所述个体的射频基因,生成所述目标地理区域的射频基因库。本发明提供的技术方案可以在无线电管理一体化平台基础上实现无线电监测工作的智能化和自动化,减少人、财、物和时间的不必要浪费,提高无线电管理的工作效率,完善无线电管理体制。

技术领域

本发明涉及无线通信领域,特别是涉及一种射频基因库建立方法及违法违规无线电波检测方法。

背景技术

传统无线电监测工作中,主要通过技术人员对无线电环境监测数据进行分析,判定是否存在违法违规信号。传统无线电监测的准确性和时效性对技术人员的依赖性较大,技术人员的专业素质和相关工作经验对监测数据分析判定结果的影响较大;并且无线电设备工作的随机性和间断性,需要技术人员对监测数据进行时时分析,导致无线电管理的工作量大、重复度高、时效性差等不足。

发明内容

本发明提供了一种射频基因库建立方法及违法违规无线电波检测方法以克服上述问题或者至少部分地解决上述问题。

根据本发明的一个方面,提供了一种射频基因库建立方法,包括:

确定目标地理区域的范围;

根据所述目标地理区域的通信环境确定个体划分方式;

根据所述个体划分方式将所述目标地理区域划分为多个个体;

针对每个所述个体进行检测,获取每个所述个体的基础射频数据;

基于每个所述个体的基础射频数据进行深度神经网络计算,获取每个所述个体的射频基因;

保存每个所述个体的射频基因,生成所述目标地理区域的射频基因库。

可选的,所述射频基因包括以下至少之一:经纬坐标、覆盖区域范围、无线电监测频段、监测接收信号总功率、监测接收信号调制方式、监测接收信号频谱图。

可选的,所述根据所述目标地理区域的通信环境确定个体划分方式,包括:

当所述目标地理区域的通信环境以公网通信为主时,以蜂窝的形式划分所述个体;

当所述目标地理区域的通信环境以直连通信为主时,以网格的形式划分所述个体;

当所述目标地理区域的通信环境的主要通信方式无法确定时,以蜂窝的形式划分所述个体。

可选的,所述基于每个所述个体的基础射频数据进行深度神经网络计算,包括:

基于所述基础射频数据,采用贪婪逐层预训练算法对深度神经网络参数进行初始化;

进行深度神经网络模型训练,逐层对深度神经网络参数进行调整,将所述深度神经网络模型拟合至逼近真实模型。

可选的,所述基于所述基础射频数据,采用贪婪逐层预训练算法对深度神经网络参数进行初始化,包括:

将所述基础射频数据传输到深度神经网络的输入层,作为隐藏层第一层的可观察数据;

采用无监督学习算法对所述隐藏层第一层的可观察数据进行训练,生成隐藏层第一层的初始参数;

将所述隐藏层第一层的初始参数作为隐藏层第二层的可观察数据,继续采用所述无监督学习算法对所述隐藏层第二层进行训练,生成所述隐藏层第二层的初始参数;

重复上述步骤直至初始化隐藏层所有层,得到各层初始化参数;

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