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[发明专利]一种基于多端卷积神经网络的调制识别方法-CN202210252760.6有效
发明人：李保国;杜志毅;黄知涛;王翔;刘毅远;姚怡舟;孙鹏;徐强;张澄安 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-03-14 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： H04L27/00 文献下载
摘要：本发明涉及智能调制识别领域，特别涉及一种在复杂信道环境下基于多端卷积神经网络的调制识别方法。本发明MICNN网络利用卷积神经网络优秀的特征提取能力，实现对信号调制方式特征的提取。并且通过对数据进行预处理对比筛选，选取有效的数据预处理作为网络的多端特征联合输入。该网络在复杂信道环境下对信号的调制方式有着优秀的识别性能。
一种基于多端卷积神经网络调制识别方法

[发明专利]一种幂指数优化注水成型的雷达嵌入式通信波形设计方法-CN202211381667.1有效
发明人：李保国;刘毅远;王翔;黄知涛;鹿旭;刘钊;姚怡舟;孙鹏;杜志毅 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-11-06 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G01S7/36 文献下载
摘要：本发明涉及雷达嵌入式通信领域，特别涉及一种幂指数优化注水成型的雷达嵌入式通信波形设计方法，该方法是一种具备较强隐蔽性且高可靠性的雷达嵌入式通信波形设计方法；本发明要解决的技术问题是针对传统REC波形设计方法在生成波形时的特征值矩阵幂指数都是恒定的，使得REC波形的性能固定，难以满足在通信可靠性能、LPI性能和综合性能等方面的个性化性能需求，提出一种幂指数优化注水成型的雷达嵌入式通信波形设计方法，与传统REC波形设计方法相比，本发明通过选择不同的幂指数可以获得性能各异的REC波形，从而满足对REC波形性能的不同需求。
一种指数优化注水成型雷达嵌入式通信波形设计方法

[发明专利]一种基于CycleGan的多特征降噪调制识别方法-CN202211314415.7有效
发明人：李保国;姚怡舟;邓文;王翔;黄知涛;鹿旭;刘毅远;孙鹏 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-10-26 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06F18/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于CycleGan的多特征降噪调制识别方法,包括以下步骤：构建多特征联合降噪网络模型，基于CycleGan网络对原始信号提取多特征序列，基于多特征序列对所述多特征联合降噪网络模型进行训练，获得降噪后的数据序列；构建多特征识别网络模型，通过高信噪比信号对所述多特征识别网络模型进行训练，将所述降噪后的数据序列进行融合处理输入训练好的所述多特征识别网络模型，获得信号分类结果。本发明有效利用CycleGan网络非配对训练特性，使信号学习非配对高信噪比信号的平滑特征；将用信号的多特征作为训练网络的融合特征进行降噪，并且利用信号特征区别更大的单特征相正交分量进行识别，有效提高了识别率。
一种基于 cyclegan 特征调制识别方法

[发明专利]基于无源域适应的多特征联合调制识别方法-CN202310058874.1在审
发明人：李保国;姚怡舟;邓文;王翔;黄知涛;鹿旭;刘毅远;孙鹏 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2023-01-18 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于无源域适应的多特征联合调制识别方法，包括：构建源域模型；基于无源域适应技术构建假设转移模型，分别基于假设转移模型以及伪标签技术对源域模型进行训练；对假设转移模型进行改进，基于改进后的模型对源域模型进行训练，获取多特征联合通信信号调制识别模型；基于Supervised算法、Source‑only算法、小样本学习对多特征联合通信信号调制识别模型进行仿真分析；基于仿真分析后的多特征联合通信信号调制识别模型进行数据调制识别。该方法在基于目标域训练量小样本情况下对跨码速率、跨信噪比、跨调制方式、跨信道的调制信号可以进行有效识别，相较于对比算法，总识别率有较高提升。
基于无源适应特征联合调制识别方法

[发明专利]一种基于奇异值分解的雷达嵌入式通信波形设计方法-CN202210786867.9有效
发明人：李保国;刘毅远;王翔;黄知涛;鹿旭;姚怡舟;杜志毅;孙鹏;张澄安;徐强 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-07-04 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G01S7/282 文献下载
摘要：本发明涉及雷达嵌入式通信领域，涉及一种基于奇异值分解的雷达嵌入式通信波形设计方法，分为以下步骤：S1雷达照射REC工作区域后，RF标签对雷达信号进行过采样；S2对过采样雷达信号循环移位构建托普利兹矩阵；S3对托普利兹矩阵进行奇异值分解，分析雷达信号的特征；S4根据奇异值大小将雷达信号分为主空间成分和非主空间成分；S5构建基于奇异值分解的波形生成矩阵；S6随机生成K个波形构造密钥；S7波形生成矩阵与K个波形构造密钥相乘生成K个REC波形。本发明构造的REC波形和雷达回波的相似程度可以得到量化，在不降低REC波形的通信可靠性和抗截获性能的前提下将波形设计自由度提高一倍，同时大幅度降低波形设计算法复杂度。
一种基于奇异分解雷达嵌入式通信波形设计方法

[发明专利]一种抽取注水成型的雷达嵌入式通信波形设计方法-CN202111503415.7有效
发明人：李保国;张澄安;王翔;黄知涛;徐强;刘毅远;姚怡舟 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2021-12-10 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： H04W16/14 文献下载
摘要：本发明涉及隐蔽通信领域，特别涉及一种抽取注水成型的雷达嵌入式通信波形设计方法，该方法是一种具备低截获概率特性的雷达嵌入式通信波形设计方法。传统REC通信波形设计方法运算复杂度较高，小巧便携的RF标签不能满足其运算需求。本发明基于经典的SWF波形生成方法，可以使算法复杂度降低数倍，同时又保持通信波形的可靠性能和LPI性能没有降低。
一种抽取注水成型雷达嵌入式通信波形设计方法

[发明专利]基于熵加权-多模态域对抗神经网络的调制方式识别方法-CN202111047399.5有效
发明人：李保国;徐强;王翔;黄知涛;邓文;张澄安;刘毅远;姚怡舟 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2021-09-08 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及调制方式识别方法，特别涉及一种基于熵加权‑多模态域对抗神经网络的调制方式识别方法。本发明在域对抗神经网络的基础上引入时、频域的多模态信息，利用多模态的互补增益加强调制训练数据和测试数据的分布对齐程度，同时对所有样本施加熵权重以减小难以预测的样本在域对抗中的贡献度以提升调制方式识别性能，构建了异分布的调制信号数据集，并对源域调制数据集和神经网络模型的输入提出相应的选取原则，本发明提出的调制方式识别方法相较于传统的智能调制识别方法具有更强的泛化能力，同时构建的异分布调制信号数据集和源域调制数据集和神经网络模型的输入具有更强的实用性。
基于加权多模态域对抗神经网络调制方式识别方法

[实用新型]智能台球桌-CN200820103560.X无效
发明人： 刘毅远 -专利权人： 刘毅远
申请日： 2008-03-28 - 公布日： 2008-12-24 - 主分类号： A63D15/00 文献下载
摘要：本实用新型公开了体育器材中的一种智能台球桌。它主要包括：台球桌、计算机和显示器。台球桌、计算机和显示器依次由计算机连接线连接；台球桌由大帮、小帮、网袋、桌腿、面板撑、触摸屏、台呢和库板组成，触摸屏为电阻式触摸屏，台呢平铺于触摸屏上。本技术与现有技术相比，可大大地提高台球爱好者的学习速度和击球水平。
智能台球

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