[发明专利]基于自编码器信号重构的无线信号干扰检测与分离方法在审

专利信息
申请号: 202210006244.5 申请日: 2022-01-04
公开(公告)号: CN114492515A 公开(公告)日: 2022-05-13
发明(设计)人: 何瑞珠;孙卓;乌倩倩;吴皓 申请(专利权)人: 中国电子科技集团公司第七研究所
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;H04B17/345
代理公司: 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 代理人: 禹小明
地址: 510310 广东省广*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 基于 编码器 信号 无线 干扰 检测 分离 方法
【权利要求书】:

1.一种基于自编码器信号重构的无线信号干扰检测与分离方法,其特征在于:所述的方法包括步骤如下:

S1:构建基于自编码器的信号重构模型;

S2:将无干扰信号作为训练数据集,输入基于自编码器的信号重构模型进行训练,在损失函数小于0.1%的条件下,得到信号重构模型输出的第一重构信号和训练好的信号重构模型;

S3:利用无干扰信号与第一重构信号的差值,作为正样本训练一个二分类器,该二分类器将用于后续干扰检测判决;

S4:将有干扰信号输入训练好的信号重构模型,输出得到第二重构信号,将有干扰信号与第二重构信号的差值作为负样本,输入步骤S3得到的二分类器进行测试;

S5:若测试达到预设的效果,则训练完成,利用训练好的信号重构模型、分类器进行干扰检测;否则返回步骤S2继续执行。

2.根据权利要求1所述的基于自编码器信号重构的无线信号干扰检测与分离方法,其特征在于:所述的信号重构模型包括编码器、解码器;

所述的编码器由N层第一LSTM网络堆叠搭建而成,从编码器的输入端到输出端,每层第一LSTM网络的输出维度逐渐减小,从而使信号通过编码器压缩为低维信号特征;

所述的解码器依次由N层第二LSTM网络和1层Dense层堆叠搭建而成;

从解码器的输入端到输出端所述的第二LSTM网络的输出维度逐渐增加,所述的Dense层的输出维度与输入信号的长度相等。

3.根据权利要求2所述的基于自编码器信号重构的无线信号干扰检测与分离方法,其特征在于:所述的第一LSTM网络设有3层,其神经元数目分别为256、250、128;相应的,所述的第二LSTM网络设有3层,其神经元数目分别为128、250、256。

4.根据权利要求2所述的基于自编码器信号重构的无线信号干扰检测与分离方法,其特征在于:所述的信号重构模型中的激活函数采用tanh激活函数、优化算法采用Adam算法、损失函数采用mse函数。

5.根据权利要求1~3任一项所述的基于自编码器信号重构的无线信号干扰检测与分离方法,其特征在于:所述的无干扰信号包括未受干扰的QPSK信号、未受干扰的16QAM信号、未受干扰的FM信号几种中的一种。

6.根据权利要求5所述的基于自编码器信号重构的无线信号干扰检测与分离方法,其特征在于:步骤S2,将无干扰信号作为信号重构模型训练的标签,对信号重构模型进行训练,通过计算损失函数,不断调整网络参数,使得不断减小第一重构信号与无干扰信号的差异,使得第一重构信号接近于无干扰信号。

7.根据权利要求6所述的基于自编码器信号重构的无线信号干扰检测与分离方法,其特征在于:步骤S3,采用多元特征训练二分类器,具体地,计算无干扰信号与第一重构信号的差值,对差值采取滑动时间窗的方法,以步进值为1滑动时间窗以提取长度为10的特征作为一帧数据,输入二分类器进行训练。

8.根据权利要求7所述的基于自编码器信号重构的无线信号干扰检测与分离方法,其特征在于:所述的分类器采用SVDD算法。

9.一种计算机系统,包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于:所述的处理器执行所述的计算机程序时,实现如权利要求1~8任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于:所述的计算机程序被处理器执行时,实现如权利要求1~8任一项所述的方法的步骤。

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