基于半监督矩形网络的通信电台个体识别

通信电台信号的小样本条件造成了电台个体识别准确性欠佳的问题,本文首次提出基于半监督矩形网络进行通信电台个体识别,克服小样本条件对电台个体识别效果的影响.首先提取电台信号的矩形积分双谱特征,人为注入噪声构成污染样本,在半监督矩形网络编码器中有监督训练,其训练结果通过网络径向连接传给解码器,解码器再无监督学习,重构未污染的原始样本,从网络顶层提取电台个体特征,输入softmax分类器实现分类识别.在实际采集的电台数据集上的实验结果说明,本算法在小样本条件下相比现有算法能更准确识别同型号的电台个体.     

应用深度神经网络和集成学习的电台个体识别

提出了一种基于深度神经网络的个体智能识别方法,可用于电台个体分类识别.该方法构建集成多子网络的一维深度卷积模型,以电台时序信号作为模型输入,进行电台个体分类.利用深度神经网络自动特征化的能力,该方法从时序信号中自动获取个体特征,从而以端到端的形式实现从电台信号识别电台个体.该方法能够免去基于专家知识的特征提取工作,自动提取的个体深度特征还有助于区分传统特征无法区分的高度相似电台个体.实验证明,该方法能有效降低模型调参设计难度,能减轻单一网络带来的特征提取识别过拟合问题,能提高电台个体识别算法的泛化能力与鲁棒性.在信噪比12 dB的条件下,对10类电台8PSK调制信号进行特征提取与识别,整体正确率91.83％,平均正确率为89.12％;对MSK调制信号进行特征提取与识别,平均分类精度为89.1％.     

基于合作博弈的多信道认知无线网络中的频谱共享算法简

采用合作博弈对多信道认知无线网络中的频谱共享问题进行了建模分析,提出了次用户在各信道上的信干噪比乘积作为合作博弈的效用函数。次用户在各信道上保证对主用户的干扰小于一定门限的要求下,通过最大化各自效用函数的乘积来进行功率分配。由于最大化次用户效用函数的乘积问题是非凸的,通过变量替换将其转化为了一个等价的凸优化问题,利用该凸优化问题的对偶分解,提出了一种次用户间的频谱共享算法。仿真结果表明,所提算法在次用户和速率与公平性之间进行了有效折中。     

Multi-source information transmission and classification algorithm for equipment based on compressed sensing

Aiming at the characteristics of various types of equipment in coal preparation plant and the dispersion of monitoring points,a multi-source information wireless transmission and classification algorithm for equipment based on compressed sensing was proposed.By constructing a multi-hop information transmission model,the information transmission problem was transformed into the compressed sensing problem of multi-path measurement signals,thereby the measurement matrix acquisition was transformed into the routing problem of the multi-hop information transmission model.Aiming at the large coherence of the obtained measurement matrix and affecting the signal reconstruction effect,the idea of random routing was introduced into the routing construction,and a random dynamic self-organizing routing algorithm was proposed.In order to solve the problem that the time domain features of the reconstructed signal were difficult to accurately classify the fault type,a new time domain feature,the total variation (TV) of the vibration signal,was introduced for the reconstructed signal,and the compensation distance estimation algorithm was adopted to verify the superiority of the introduction of indicators.The analysis of the measured data of the coal preparation plant shows that the proposed multi-source information transmission and classification algorithm can effectively improve the fault recognition accuracy under the condition of improving the real-time transmission efficiency of the monitoring data.     

基于压缩感知的脉冲超宽带信号检测

传统的信号检测算法基于奈奎斯特采样定理来实现,这对于带宽极宽的超宽带(ultra-wideband,UWB)信号而言由于要求采样速率过高而很难用硬件去实现。为此,本文研究了基于压缩感知(compressive sensing,CS)的脉冲超宽带(impulse radio UWB, IR-UWB)信号检测问题,利用IR鄄UWB 信号在时域上的稀疏特性,设计了一种基于压缩感知的IR鄄UWB 信号检测框架,在此基础上提出了一种自适应加权正交匹配追踪检测算法。仿真结果表明,新算法不仅能够通过远少于奈奎斯特定理所要求的采样速率检测出IR-UWB 信号,而且与基于匹配追踪的压缩感知检测算法相比,新算法在低信噪比的情况下对IR-UWB 信号的检测效果更佳。     

基于扩张残差网络的雷达辐射源信号识别

针对低信噪比条件下,复杂多类雷达辐射源信号识别存在特征提取困难,识别正确率低的问题,本文提出了一种基于时频分析和扩张残差网络的辐射源信号自动识别方法.首先通过时频分析将信号时域波形转换成二维时频图像以反映信号本质特征;然后进行时频图像预处理以保留时频图像完备信息,适应深度学习模型输入;最后构建扩张残差网络以自动提取信号时频图像特征,实现雷达辐射源信号分类识别.实验结果表明,信噪比为-6dB时,该方法对16类雷达辐射源信号的整体识别正确率能够达到98.2%,对时频图像特征相似的类LFM（Linear Frequency Modulation）信号的整体识别正确率超过95%.本文提供了一种新的雷达辐射源信号智能识别方法,具有较好的工程应用前景.     

时频域重叠多信号智能检测方法研究

针对现有基于深度学习理论的信号智能检测方法大多只能对单信号或时频域不重叠的信号进行检测,本文提出了一种基于掩膜区域卷积神经网络(Mask R-CNN)与Criminisi算法的时频重叠多信号智能检测新方法。首先将一维时域信号通过时频变换得到二维时频图像。然后针对时频图中多信号重叠部分像素位置信息缺失这一问题,提出了利用Criminisi算法对信号重叠部分像素位置信息进行恢复。最后,基于缺失信息恢复后的图像使用Mask R-CNN进行训练,再用训练后的网络对未知信号进行检测。实验结果表明,该方法在信噪比(SNR)为-3 dB时,时频域重叠信号的平均检测率达92%,相比基于卷积神经网络的信号检测方法,在SNR大于-3 dB时检测率平均提高20%以上。      

基于稀疏度自适应匹配追踪算法的微动杂波抑制

目标或目标组成部分的机械振动或旋转产生微多普勒效应,在目标分类和识别中起着重要作用。然而,环境中许多物体(例如风力涡轮机、空调等)的微多普勒效应对雷达系统而言就像时变的杂波,导致雷达探测性能下降。本文针对外辐射源雷达微动杂波影响目标检测的问题,提出了一种基于稀疏度自适应匹配追踪改进算法(SAMP)的微动杂波抑制方法。考虑到微动杂波的稀疏特性,将复杂的微动杂波抑制问题转化为稀疏信号表示问题,分离微动杂波并将其抑制,便于目标观测。相比于原SAMP算法,改进后的SAMP算法能自动调整步长并在残差达到自适应阈值后快速停止迭代。仿真和实测数据验证了所提方法的有效性。     

基于认知无线电的新型非合作功率控制博弈算法

从认知无线电技术特性出发,在干扰温度门限的限制条件下,提出了基于新的代价函数功率控制博弈论算法,以有效地提高认知用户的信干噪比。根据信道状况、吞吐量最大化和功率限制的需求,将功率控制问题转化为一个干扰受限的多约束非线性规划问题。结合博弈论和最优化理论,证明了其纳什均衡的存在性和唯一性,给出了该模型的分布式求解算法。仿真实验表明,该算法可以有效提高认知用户的QoS和系统性能,充分利用无线资源。     

同频段混合信号中的无人机信号盲检测识别

无人机信号的探测识别技术是应对无人机黑飞滥用的关键技术之一。在实际信号监测环境中，经常会接收到多个信号的混合信号，它们在时域和频域上混叠且各信号分量调制样式相同。为解决在同频段混合信号中检测识别出无人机信号的问题，提出了一种通过谱特征分析判断无人机信号存在性的方法。分别采用基于二次方谱特征的无人机图传和WiFi混合信号检测识别算法以及基于频谱带宽特征的多无人机混合信号检测识别算法，通过对射频电路采集的信号进行仿真验证，实现了从同频段混合信号中检测识别出无人机信号分量。理论分析和实验测试结果证实了所提检测识别算法的有效性。