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[发明专利]一种基于卷积神经网络的QAM信号调制识别方法-CN202210928802.3有效
发明人：王珂;王圣川;张俊;景亮;阳承毅 -专利权人：电信科学技术第五研究所有限公司
申请日： 2022-08-03 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： H04L27/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于卷积神经网络的QAM信号调制识别方法，包括：S1、获取多种QAM信号和其他信号；S2、对接入的QAM信号的IQ数据进行处理，得到信号的星座图数据、瞬时相位数据和一阶频谱数据；S3、对切分好的IQ数据进行星座图、瞬时相位和一阶频谱计算得到M个PSK信号预测样本，并输入到训练好的多维三输入卷积神经网络模型中对M个QAM信号预测样本进行预测得到M个预测结果；S4、对M个预测结果进行分析，选取预测最多的类型结果作为QAM信号的识别结果。本发明具有较强的特征融合能力，具有较高的识别准确率，具有很强的抗噪抗干扰能力，具有较快较稳定的处理速度。
一种基于卷积神经网络 qam 信号调制识别方法

[发明专利]一种在复杂多辐射源电磁环境下的跳频信号参数计算方法-CN202210852151.4有效
发明人： 王圣川;楚鹰军;王珂;景亮;张俊 -专利权人：电信科学技术第五研究所有限公司
申请日： 2022-07-20 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： H04B1/713 文献下载
摘要：本发明公开了一种在复杂多辐射源电磁环境下的跳频信号参数计算方法，该方法包括以下步骤：获取多辐射源的跳频信号对应的信号特征矩阵；根据信号特征矩阵和聚类分析，从多辐射源的跳频信号中筛选出每个辐射源的跳频信号；分别对所有辐射源的跳频信号进行分析计算，最终得到所有辐射源的跳频信号的相关参数。本发明能够对多个辐射源进行有效的跳频信号参数计算，即使辐射源长度相近或不同辐射源跳频信号出现相互干扰的情况，依然能够进行有效的辐射源分离与跳频图案参数计算。
一种复杂辐射源电磁环境信号参数计算方法

[发明专利]一种针对相位幅度调制方式的符号速率计算方法、装置-CN202211154038.5在审
发明人：王珂;张俊;王圣川;阳承毅;景亮 -专利权人：电信科学技术第五研究所有限公司
申请日： 2022-09-21 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：发明涉及一种针对相位幅度调制方式的符号速率计算方法，根据无线电相位幅度调制方式信号的自身特性，使用密度聚类及统计的方法对符号速率进行计算；具体地包括：相位的信号前向差分序列对统计分析找到距离序列中疑似符号位置阈值、通过找出其位置大于疑似符号位置阈值的疑似符号并将这些疑似符号计数并重新构建间隔序列、然后采用聚类计算并最终获得符号速率。还公开了一种针对相位幅度调制方式的符号速率计算方法的装置、及存储介质。本发明达到的有益效果是：即使信号中存在噪声，也不会对符号速率的计算精度有所影响，具有较强的实用性与鲁棒性。
一种针对相位幅度调制方式符号速率计算方法装置

[发明专利]一种基于深度学习通道自注意力机制的QAM信号调制识别方法-CN202211205706.2在审
发明人：王珂;张俊;王圣川;景亮;张永红 -专利权人：电信科学技术第五研究所有限公司
申请日： 2022-09-30 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： H04L27/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度学习通道自注意力机制的QAM信号调制识别方法包括：从传感器中接入QAM信号和其他信号；对信号的I路数据和Q路数据进行瞬时相位计算，得到信号的瞬时相位；使用I路数据、Q路数据和瞬时相位构建QAM数据集；使用针对QAM信号设计的通道自注意力机制卷积神经网络对QAM数据集进行训练得到模型权重文件；对待预测信号的I路数据和Q路数据分别进行均匀切分处理和瞬时相位计算，得到M个信号预测样本；使用加载了所述模型权重文件的通道自注意力机制卷积神经网络对M个信号预测样本进行预测，得到M个预测结果；对M个预测结果进行分析得到识别结果。本发明计算消耗低、处理速度快、识别准确率高。
一种基于深度学习通道注意力机制 qam 信号调制识别方法

[发明专利]一种针对频率调制方式的符号速率计算方法、装置-CN202211161190.6在审
发明人：王珂;俞鹏飞;王圣川;张俊;景亮 -专利权人：电信科学技术第五研究所有限公司
申请日： 2022-09-21 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： H04L25/02 文献下载
摘要：发明涉及一种针对频率调制方式的符号速率计算方法，根据无线电相位幅度调制方式信号的自身特性，使用密度聚类及统计的方法对符号速率进行计算；具体包括求得数据整体分布的范围、划分区间并进行极值分析、序列分割处理、连续性处理、分割点序列构建、间隔序列构建、聚类分析、单个符号采用点计算。还公开了一种针对频率调制方式的符号速率计算装置、以及存储介质。本发明达到的有益效果是：在含噪声的条件下，依然能够正确的计算出符号速率，并且信号的持续时间越长，符号速率计算的准确率就越高，具有较强的鲁棒性。
一种针对频率调制方式符号速率计算方法装置

[发明专利]一种基于对比学习的辐射源个体识别方法、介质及装置-CN202211205528.3在审
发明人：王珂;鲁越格格;王圣川;张俊;景亮 -专利权人：电信科学技术第五研究所有限公司
申请日： 2022-09-30 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于对比学习的辐射源个体识别方法、介质及装置，输入数据为辐射源信号的IQ数据，通过基于对比学习的辐射源深度特征提取网络进行特征提取，并利用对比学习的方法，使得相同辐射源的特征向量在嵌入空间中尽可能的相近，不同辐射源的特征向量之间尽可能的远，最后通过预测信号特征向量与数据库的特征向量之间距离进行距离计算与评估，便可以得到辐射源的个体类别。本发明能够将辐射源个体识别与对比学习结合起来，使得相同辐射源的特征向量在嵌入空间中尽可能的相近，不同辐射源的特征向量之间尽可能的远，从而完成辐射源在高维空间上的聚类，实现辐射源个体的识别。
一种基于对比学习辐射源个体识别方法介质装置

[发明专利]一种自适应信号波形识别方法、介质及装置-CN202211246116.4在审
发明人：郝彬;李芝权;王圣川;王昌庆;景亮 -专利权人：电信科学技术第五研究所有限公司
申请日： 2022-10-12 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种自适应信号波形识别方法、介质及装置，该方法分为信号波形定位与信号波形识别两部分。信号波形定位使用带规则的中心扩散算法将所有待识别的波形片段较为精确的筛选出来，之后根据筛选出的待识别波形的大小以及形态对先验波形模板进行自适应调整，然后对待识别波形和自适应调整后的波形模板进行插值并重采样，再将重采样后的波形进行峰值中心校准、正值化和再平衡处理以消除波形位置所带来的系统误差；波形识别则将波形数据视为概率将其变换以满足概率所需的三条公理，并使用KL散度度量概率化后的波形数据和模板数据的分布差异，以此识别待测波形的波形型号。本发明可以直接对传感器采集的波形数据进行识别并输出波形的相关参数。
一种自适应信号波形识别方法介质装置

[发明专利]一种基于图像分割的跳频信号参数计算方法-CN202211078186.3在审
发明人： 王圣川;张俊;王珂;阳承毅;景亮 -专利权人：电信科学技术第五研究所有限公司
申请日： 2022-09-05 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图像分割的跳频信号参数计算方法。本发明使用了基于深度学习的图像分割方式直接对信号频谱图进行特征提取，使用大量含有跳频信号的随机样本进行学习，抗噪声能力强，在有干扰的情况下也能进行有效的特征提取，对弱信号也有很好的效果。本发明使用深度学习方法去噪和抗干扰，并使用跳频先验知识进行处理补充，抗噪和抗干扰处理时间在各种复杂情况下都能控制在1秒以内。
一种基于图像分割信号参数计算方法

[发明专利]一种多级特征压缩的跳频信号特征提取方法-CN202211078184.4在审
发明人： 王圣川;王昌庆;王珂;张俊;景亮 -专利权人：电信科学技术第五研究所有限公司
申请日： 2022-09-05 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种多级特征压缩的跳频信号特征提取方法。本发明具有较强的抗噪和抗干扰能力，当信号较弱时依然具有较好的效果。因一个周期内的跳频信号常常存在不同调制方式、信号强弱不同的情况，且在复杂电磁环境下，噪声和干扰会对信号参数计算影响严重，传统单一阈值的特征提取方式并不适用，阈值过低则会引入噪声，阈值过高则导致信号残缺或遗漏；而本发明使用分段滤波的方式，多层次的进行特征提取，在保证信号特征完整提取的情况下，对特征进行清洗与整合，并进行参数计算，鲁棒性更强。
一种多级特征压缩信号提取方法

[发明专利]一种基于深度学习的无线信号区域强弱检测方法-CN202110821215.X有效
发明人： 王圣川;王珂;景亮;张俊 -专利权人：电信科学技术第五研究所有限公司
申请日： 2021-07-20 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： H04B17/318 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的无线信号区域强弱检测方法，包括步骤：短时傅立叶变换得到二维信号语图；切割、填充与变形，得到语图样本；制作数据集标签；使用深度学习一维压缩模型训练定制化数据集，得到模型权重文件；预处理；对预处理后的图片进行预测得到区域信号强弱概率输出；得到信号的位置信息和信号的图像质量优劣预测值，获得最优区域。本发明能够处理复杂条件下的信号检测，鲁棒性很强；对信号各个区域进行强弱概率输出，实现信号的检测，针对性强且误检率低；不但能够得到信号的位置信息，还能得到信号每个区域的质量评估。
一种基于深度学习无线信号区域强弱检测方法

[发明专利]一种基于卷积神经网络的PSK信号调制识别方法-CN202210903057.7在审
发明人：王珂;王圣川;张俊;景亮;阳承毅 -专利权人：电信科学技术第五研究所有限公司
申请日： 2022-07-29 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： H04L27/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于卷积神经网络的PSK信号调制识别方法，包括：S1、获取多种PSK信号和其他信号；S2、对接入的PSK信号的IQ数据进行处理，得到信号的二阶频谱数据、四阶频谱数据和八阶频谱数据；S3、对I路数据、Q路数据、二阶频谱数据、四阶频谱数据和八阶频谱数据五个数据进行计算得到M个PSK信号预测样本，并输入到训练好的五输入卷积神经网络模型中对信号预测样本进行预测得到预测结果；S4、对M个预测结果进行分析，选取预测最多的类型结果作为PSK信号的识别结果。本发明使用了深度学习的方式将信号的不同特征融合并提取出来，具有较高的准确率；具有很强的抗噪和抗干扰能力，在信号较弱时，依然具有较好的效果。
一种基于卷积神经网络 psk 信号调制识别方法

[发明专利]基于卷积神经网络的FSK信号识别方法-CN202210879133.5在审
发明人：王珂;楚鹰军;王圣川;张俊;景亮 -专利权人：电信科学技术第五研究所有限公司
申请日： 2022-07-25 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： H04L27/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于卷积神经网络的FSK信号识别方法，涉及信号识别领域，包括S1、生成FSK信号；S2、处理FSK信号获得瞬时频率数据和一阶频谱数据；S3、构建数据集；S4、数据集导入训练深度学习卷积神经网络模型；S5、均匀切分待预测信号的原始IQ数据，进行瞬时频率和一阶频谱计算得到信号预测样本；S6、信号预测样本导入优化后的深度学习卷积神经网络模型进行预测得到预测结果；S7、确定待预测信号的识别结果；本发明具有较高的识别准确率，传统多信号类型识别方法需构建决策树，而该方法复杂、条件阈值因信号强弱很难设定，在信噪比较低的情况下，准确率不能保证，而本发明使用了深度学习的方式将信号的不同特征融合并提取出来，具有较高的准确率。
基于卷积神经网络 fsk 信号识别方法

[发明专利]一种基于深度学习的噪声估计和语音降噪方法及系统-CN202210869660.8在审
发明人：梁新宇;王圣川;景亮;周祥明;蒋波 -专利权人：电信科学技术第五研究所有限公司
申请日： 2022-07-21 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G10L21/0216 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的噪声估计和语音降噪方法及系统，通过获取噪音并生成语音原始信号数据，将语音原始信号数据进行短时傅里叶变换并进行图像映射生成信号语谱图；将经过图像映射生成的信号语谱图进行语谱图切分；将通过语谱图切分生成长度为W的语谱子图中的语音事件部分进行标注，生成正负样本；将生成的正负样本整理并制作数据集；通过卷积神经网络对整理并制作的数据集进行训练；并对预测结果进行降噪处理。本发明达到的有益效果是：实现了在没有先验知识的情况下自动进行噪声的估计和降噪处理，降低了人工的成本，提高了降噪的灵活性和适应性；更易克服误去噪和过度降噪等问题减小了对噪声估计的误差。
一种基于深度学习噪声估计语音方法系统

[发明专利]一种知识图谱构建方法及装置-CN202210382290.5在审
发明人：阳承毅;王圣川;蒋美菊;张俊;钟夫;潘宇鹏 -专利权人：电信科学技术第五研究所有限公司
申请日： 2022-04-13 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： G06N5/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种知识图谱构建方法及装置，包括以下步骤：S1、获取信号数据；S2、根据经验和知识构建信号本体知识模型，描述信号数据中的实体、属性和关系；S3、根据深度学习知识模型抽取实体；S4、配置数据源信息，解析实体数据字段，导入信号数据，根据本体知识模型配置本体和实体以及本体和实体关系映射规则；S5、根据本体和实体关系映射规则，解析目标数据，抽取出实体、属性以及实体间的相互关系，存入图数据库，得到目标数据知识图谱。本发明能够有效利用信号信息数据进行深度挖掘分析，为数据分析人员提供准确、全面的信号信息知识库，提升数据质量和价值。
一种知识图谱构建方法装置

[发明专利]数据接收方法-CN202210086674.2在审
发明人：郭耀川;王圣川;张俊;宋前双;韩晓博;邹泽麟 -专利权人：电信科学技术第五研究所有限公司
申请日： 2022-01-25 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： H04L69/22 文献下载
摘要：本发明涉及数据接收领域，提出一种数据接收方法，包括：基于数据类型配置对应的解析模块，并设置包头解析模板；接收数据并进行特征提取，并判断提取出的数据特征是否可识别，若不可识别则丢弃当前数据并结束，若可识别，则基于包头解析模板解析包头，并根据已解析的包头内容判断数据是否需要组包，若不需要则直接将数据推送至外部，否则根据提取出的数据特征查找对应的解析模块，并基于数据类型调用对应的解析模块解析数据；根据数据头部中的数据标识字段将解析的数据分别存储到不同的缓存；对缓存中的数据地址进行排序；判断是否已完成数据包内容的接收，当完成时对已接收的数据进行组包，并将组包后的数据推送至外部，并销毁缓存。
数据接收方法

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