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[发明专利]目标对象识别网络模型及其训练方法、目标对象识别方法-CN201910788789.4有效
发明人：徐杨柳 -专利权人：上海高德威智能交通系统有限公司
申请日： 2019-08-26 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本发明公开了一种目标对象识别网络模型及其训练方法、目标对象识别方法。目标对象识别方法包括接收具有干扰因素的待识别目标对象；将待识别目标对象输入训练好的目标对象识别网络模型；其中，目标对象识别网络模型包括干扰排除网络和目标对象识别网络；干扰排除网络包括至少一个基于生成式对抗网络的第一类干扰排除网络以及与第一类干扰排除网络连接的第二类干扰排除网络；分别利用第一类干扰排除网络和第二类干扰排除网络对待识别目标对象中的不同干扰因素进行干扰排除；利用目标对象识别网络对经过干扰排除后的待识别目标对象进行识别。本技术方案解决现有的目标对象识别技术在对具有干扰的目标对象进行识别时抗干扰能力不强的问题。
目标对象识别网络模型及其训练方法

[发明专利]一种基于行为克隆的干扰策略感知方法-CN202310376903.9在审
发明人：纠博;李康;刘雪静;范友林;刘宏伟 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-04-10 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G01S7/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于行为克隆的干扰策略感知方法，包括：从雷达的角度，得到干扰机的干扰策略；根据不同时刻雷达的状态信息和动作、干扰机的干扰策略得到在线样本集；将在线样本集中的在线样本输入至干扰策略网络，以对干扰策略网络进行训练，得到训练好的干扰策略网络；基于未知的真实干扰策略对应的奖励的期望值和训练好的干扰策略网络输出的干扰策略对应的奖励的期望值得到用于训练抗干扰策略网络的干扰策略；基于PPO算法，利用干扰策略训练抗干扰策略网络，以得到训练好的抗干扰策略网络输出的抗干扰策略；利用抗干扰策略在线对抗真实干扰策略。
一种基于行为克隆干扰策略感知方法

[发明专利]带动作集合的强化学习干扰波形生成、评价方法及装置-CN202210875262.7在审
发明人：许雨婷;岳克强;李文钧;吕宝媛;赵金铎;梁嘉铠;甘智高;何旗凯 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-07-25 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： H04L25/03 文献下载
摘要：本发明公开了带动作集合的强化学习干扰波形生成、评价方法及装置，建立干扰波形库；构建干扰波形决策网络，包括策略网络和价值网络；探索阶段使用跟踪算法进行干扰，填充经验池；从经验池中随机选取一组数据；根据当前通信状态的干扰动作，通过策略网络预测下一时刻相应干扰动作；根据策略网络输出的干扰动作，生成离散化干扰动作，从干扰波形库中选取干扰动作，并结合策略网络输出的干扰动作，共同输入价值网络，得到价值最高的干扰动作作为实际的干扰动作；再进行干扰效果评价。针对干扰动作和干扰参数庞大的情况，对通信方的抗干扰行为进行学习，解决了现有干扰波形算法收敛速度慢、准确率不高的问题，实现了精准干扰。
动作集合强化学习干扰波形生成评价方法装置

[发明专利]一种用于5G无线网络的干扰管理系统及干扰处理方法-CN202010169735.2在审
发明人：钱能 -专利权人：浙江邮电职业技术学院
申请日： 2020-03-12 - 公布日： 2020-07-03 - 主分类号： H04W24/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于5G无线网络的干扰管理系统及干扰处理方法，所述干扰管理系统包括干扰感知模块、干扰管理决策模块、干扰执行模块、性能评估模块、策略管理及更新模块和性能预测模块；干扰感知模块用于通过感知或协作的方式获得网络环境下的干扰信息；干扰管理决策模块用于通过获取的干扰信息建立干扰模型；性能评估模块用于对干扰管理机制运用后网络环境以及网络性能进行评估判断；策略管理及更新模块用于对干扰管理策略进行储存、设计和更新。本发明解决现有网络运行状态易受干扰网络的影响，以及网络不通部分运行平衡状态以及网络运行稳定性差的问题。
一种用于无线网络干扰管理系统处理方法

[发明专利]一种感知模型训练方法、装置及电子设备和存储介质-CN202311110633.3在审
发明人：张腾飞;李茹杨;张恒;邓琪 -专利权人：山东海量信息技术研究院
申请日： 2023-08-31 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本申请公开了一种感知模型训练方法、装置及电子设备和存储介质，涉及计算机技术领域，该方法包括：获取云端感知模型；云端感知模型包括基础元网络组和抗干扰元网络组，基础元网络组包括多个基础元网络，抗干扰元网络组包括多个干扰因素分别对应的多个抗干扰元网络，基础元网络包括依次连接的多个网络模块，抗干扰元网络包括依次连接的多个网络模块，基础元网络组中部分或全部基础元网络中的第一个网络模块的参数共享，相同干扰因素对应的抗干扰元网络中的第一个网络模块的参数共享；基于正常场景数据和干扰场景数据训练云端感知模型得到训练完成的云端感知模型；干扰场景数据包括多个干扰因素对应的干扰样本。
一种感知模型训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]干扰源识别方法、装置、网络设备及存储介质-CN202011444174.9有效
发明人：程智睿;邵琦 -专利权人：重庆紫光华山智安科技有限公司
申请日： 2020-12-08 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： H04W24/08 文献下载
摘要：本发明涉及无线通信技术领域，提供了一种干扰源识别方法、装置、网络设备及存储介质，应用于无线网络中的第一网络设备，无线网络中还包括与第一网络设备无线连接的多个第二网络设备，第一网络设备在预设时间接收到第一干扰源发出的第一干扰信号，所述方法包括：接收每一第二网络设备广播的干扰源信息，其中，每一干扰源信息是每一第二网络设备依据在预设时间接收到的第二干扰源发出第二干扰信号得到；根据第一干扰源的第一干扰信号及每一干扰源信息，确定目标干扰源；依据目标干扰源的第一干扰信号及目标干扰源的干扰源信息，确定目标干扰源的位置。本发明使得基于该网络设备识别的干扰源可以准确评估干扰源对该网络设备的影响。
干扰识别方法装置网络设备存储介质

[发明专利]一种基于生成对抗模仿学习的干扰策略感知方法-CN202310425603.5在审
发明人：纠博;李康;范友林;刘宏伟;赵宇 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G01S7/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于生成对抗模仿学习的干扰策略感知方法，包括：基于回合制马尔可夫决策过程，根据雷达和干扰机的交互得到在线样本集；将在线样本集中的在线样本输入干扰策略网络，并先更新判别器网络的参数，基于判别器网络输出的奖励更新生成器网络的参数，获取达到预设要求的生成器网络和判别器网络，以得到训练好的干扰策略网络；根据策略评估误差得到用于训练抗干扰策略网络的干扰策略；基于步骤3得到的干扰策略训练抗干扰策略网络，得到训练好的抗干扰策略网络；利用训练好的抗干扰策略网络输出的抗干扰策略在线对抗真实干扰策略
一种基于生成对抗模仿学习干扰策略感知方法

[发明专利]基于缓存的干扰信道网络拓扑干扰对齐方法-CN202110968275.4有效
发明人：刘伟;康增鹏;侯林 -专利权人：西安电子科技大学;成都亚光电子股份有限公司
申请日： 2021-08-23 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： H04J11/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于缓存的干扰信道网络拓扑干扰对齐方法，实现步骤为：构建干扰信道网络拓扑结构；构建干扰信道网络信号强度矩阵；获取缓存消除信号强度矩阵；构建缓存消除信号强度矩阵中的联盟；获取联盟的最大干扰块数量；获取干扰信道网络拓扑干扰对齐结果。本发明通过构建干扰信道网络拓扑结构和干扰信道网络信号强度矩阵，利用用户缓存消除干扰信道中的部分干扰信号，获取缓存消除信号强度矩阵，然后通过缓存消除信号强度矩阵构建联盟集合和最大干扰块数量，设计基站预编码矩阵和用户解码矩阵，实现了干扰信道拓扑网络拓扑干扰对齐，提高了可达用户对称自由度。
基于缓存干扰信道网络拓扑对齐方法

[实用新型]网络环境下抗干扰Kalman滤波器-CN202220623017.2有效
发明人：彭渝涵;潘嘉仪;陶贵丽 -专利权人：浙江传媒学院
申请日： 2022-03-21 - 公布日： 2022-07-19 - 主分类号： H03H17/02 文献下载
摘要：网络环境下抗干扰Kalman滤波器，涉及网络滤波领域。它用于传输网络信号，它包括卡尔曼滤波物理电路和控制器MCU，卡尔曼滤波物理电路的卡尔曼滤波信号输出端连接控制器MCU的卡尔曼滤波信号输入端，控制器MCU输出卡尔曼滤波后的网络信号，它还包括网络接口电路和抗干扰电路；网络信号输入至网络接口电路的网络信号接收端，网络接口电路的抗干扰信号输出端连接抗干扰电路的抗干扰信号输入端；抗干扰电路的抗干扰信号输出端连接卡尔曼滤波物理电路的抗干扰信号输入端。该电路满足了当前对网络环境下抗干扰能力强的卡尔曼滤波器的需求。
网络环境抗干扰 kalman 滤波器

[发明专利]一种多网融合的干扰处理方法、处理装置以及存储介质-CN202211255245.X在审
发明人：刘友笑;张森安;任海斌 -专利权人：深圳市信锐网科技术有限公司
申请日： 2022-10-13 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： H04L41/12 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种多网融合的干扰处理方法、处理装置以及存储介质，用于网络通信领域。本申请实施例方法包括：基于多个网络设备中预先配置的通信协议，构建多网融合的网络拓扑信息；控制当前网络设备获取网络拓扑信息中当前网络设备传输的通信信息，其中，当前网络设备为多个网络设备中的任一网络设备；控制当前网络设备确定通信信息中是否存在异常干扰信息；若是，则控制当前网络设备确定异常干扰信息对应的异常干扰状况，以及异常干扰状况所对应的预设的干扰处理措施，并根据预设的干扰处理措施处理异常干扰状况，能够有效的处理多网融合的网络拓扑信息中的异常干扰状况，提高多网融合的网络稳定性。
一种融合干扰处理方法装置以及存储介质

[发明专利]基于多用户深度强化学习的主动抗干扰方法-CN202310310816.3在审
发明人：文娟;李潇;盛敏;史琰;李建东;郑阳;赵晨曦 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-03-28 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： H04K3/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于多用户深度强化学习的主动抗干扰方法，实现步骤为：1)获取每对用户的动作空间和网络环境信息；2)构建抗干扰网络模型；3)对抗干扰网络模型进行迭代训练；4)获取抗干扰网络抗干扰结果。本发明构建的抗干扰网络模型攻击干扰效能评估函数的方法，使干扰收益评估出错，对干扰主动攻击，避免了在干扰智能性的增强时用户被干扰的问题，有效提升了抗干扰效率；本发明通过虚拟干扰环境子网络能够对真实干扰进行最大程度还原建立并建立虚拟干扰环境，通过在虚拟环境中采样数据，有效减少了方法的训练时间，进一步提高了抗干扰效率。
基于多用户深度强化学习主动抗干扰方法

[发明专利]主瓣干扰下相干目标智能测向方法与装置-CN202210854999.0有效
发明人：李槟槟;陈辉;王永良;戴凌燕;林志凯;陈浩;张昭建;周必雷;刘维建 -专利权人：中国人民解放军空军预警学院
申请日： 2022-07-20 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种主瓣干扰下相干目标智能测向方法，包括：（1）构建干扰抑制网络和DOA估计网络；（2）生成两个网络的训练集；（3）训练两个网络，得到训练好的网络：考虑主瓣干扰、目标间相干因素，构造完备的训练集；对干扰抑制网络和DOA估计网络单独训练，得到训练好的干扰抑制网络和DOA估计网络，并存下两个网络的权值；（4）生成新数据，将数据输入干扰抑制网络得到自适应权，对阵列接收数据进行自适应处理；（5）将自适应处理后的数据输入角度估计网络本发明所提方法无需干扰样本选择过程；无需空间平滑、特征分解操作即可估计相干目标的DOA；首次考虑了采用深度学习抑制干扰后目标DOA估计问题。
干扰相干目标智能测向方法装置

[发明专利]基于数据增广的干扰信号识别方法-CN202210607685.0有效
发明人：于雷;李家祺;位寅生 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2022-05-31 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G01S7/36 文献下载
摘要：基于数据增广的干扰信号识别方法，涉及雷达抗干扰技术领域。本发明是为了解决目前的干扰信号识别方法中的数据增广方法还存无法提升电子干扰数据多样性和丰富性进而导致使干扰数据分类模型分类精度低的问题。本发明包括：将待检测的电子干扰数据输入干扰识别网络中获得电子干扰类型；获得干扰识别网络具体为：获取电子干扰数据集，并分为增广训练集和测试集；用训练集训练构建的生成对抗网络获得增广模型；将电子干扰纯噪声输入增广模型中获得干扰样本；利电子干扰样本和增广训练集组成的分类训练集训练构建的卷积神经网络获得训练好的卷积神经网络；利用测试集测试训练好的卷积神经网络获得干扰识别网络。本发明用于识别电子干扰信号。
基于数据增广干扰信号识别方法

[发明专利]一种雷达干扰识别网络的训练方法和雷达干扰识别方法-CN202210067271.3在审
发明人：董刚刚;宋娅菲;刘宏伟 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-01-20 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种雷达干扰识别网络的训练方法和雷达干扰识别方法，雷达干扰识别网络的训练方法包括：获取各种类型的雷达干扰信号；得到每个雷达干扰信号的时频图；针对干噪比大于预定阈值的每个时频图，获得由人工标注完成的、该时频图对应的标注后时频图，并由所有标注后时频图构成标注样本集；其中，标注后时频图中标注有雷达干扰信号的类别和位置；基于标注样本集，训练预先构建的神经网络，得到训练完成的雷达干扰识别网络，以用于对未知雷达干扰信号进行识别；其中，神经网络包括主干网络和RPN网络。应用本发明的雷达干扰识别网络的训练方法所得到的雷达干扰识别网络，能够对多类雷达干扰识别类别并定位位置。
一种雷达干扰识别网络训练方法

[发明专利]基于迁移学习的智能抗干扰目标检测方法-CN202110111934.2在审
发明人：纠博;刘宏伟;王猛;陈琳滨 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-01-27 - 公布日： 2021-06-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于迁移学习的智能抗干扰目标检测方法，包括：构建抗干扰目标检测网络；生成训练数据集；利用训练数据集训练抗干扰目标检测网络，得到训练好的源域抗干扰目标检测网络模型；对训练好的源域抗干扰目标检测网络模型进行迁移，得到目标域抗干扰目标检测网络模型；训练目标域抗干扰目标检测网络模型；利用训练好的目标域抗干扰目标检测网络模型进行目标检测。本发明采用迁移学习方法，通过构造大规模数据集训练源域网络模型，然后将源域模型的部分参数迁移到目标域模型，并利用少量的目标域数据对网络进行微调，从而建立目标域抗干扰目标检测网络，使得该方法在小样本条件下能够获得目标检测和干扰抑制能力
基于迁移学习智能抗干扰目标检测方法

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