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一种欠完备自编码器调制识别技术 被引量:2
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作者 张培钺 徐湛 +2 位作者 赵弋洋 陈晋辉 职如昕 《电讯技术》 北大核心 2020年第5期567-571,共5页
基于信号特征进行模式识别的调制识别方法需要先计算信号的高阶特征、高阶累积量再进行模式识别,整体设计复杂,特征不易计算。机器学习技术由于其强大的特征提取能力和分类能力,被广泛应用到模式识别领域中。针对调制识别问题,提出了一... 基于信号特征进行模式识别的调制识别方法需要先计算信号的高阶特征、高阶累积量再进行模式识别,整体设计复杂,特征不易计算。机器学习技术由于其强大的特征提取能力和分类能力,被广泛应用到模式识别领域中。针对调制识别问题,提出了一种基于欠完备自编码器的调制识别技术,使用欠完备自编码器进行调制信号的特征自动提取,再使用神经网络分类器进行分类识别。整体模型更为简洁,运算复杂度较低,有利于部署在硬件上进行实时识别。对常见的BPSK、QPSK、2ASK、2FSK、16QAM数字调制方式进行的识别实验表明,算法在信噪比10 dB时平均识别率高于0.97,并且在信噪比为0 dB时仍然有0.92以上的平均识别率。 展开更多
关键词 认知无线电 调制识别 神经网络 欠完备自编码器 特征提取
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使用深度学习的社交物联网信任预测模型 被引量:2
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作者 温宇垚 徐湛 +1 位作者 职如昕 陈晋辉 《电讯技术》 北大核心 2021年第3期269-275,共7页
社交物联网是社交网络概念在物联网中整合后兴起的一个蓬勃发展的研究领域。提出了一种适用于社交物联网网络的改进型节点级信任模型,并通过与其他信任模型的对比仿真实验证明在恶意节点的攻击下,提出的模型拥有更好的稳定性和适用性,... 社交物联网是社交网络概念在物联网中整合后兴起的一个蓬勃发展的研究领域。提出了一种适用于社交物联网网络的改进型节点级信任模型,并通过与其他信任模型的对比仿真实验证明在恶意节点的攻击下,提出的模型拥有更好的稳定性和适用性,总体波动较小。同时,针对实际社交物联网网络中新加入网络的陌生节点可能遇到的网络延迟影响信任值评估的问题,在改进型节点级信任模型的基础上进一步使用了深度学习模型对其进行信任值预测。仿真证明,使用深度学习预测后模型的系统性能明显优于不使用深度学习的模型,成功交互率提升约1.8%。 展开更多
关键词 社交物联网 信任管理 深度学习 延迟容忍网络 恶意攻击
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基于深度学习的OFDM系统信道估计方法 被引量:2
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作者 陈佳勇 徐湛 +1 位作者 职如昕 田露 《北京信息科技大学学报(自然科学版)》 2022年第4期24-28,共5页
信道估计是正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统接收机的关键环节,为了提高信道估计的准确性,提升OFDM系统的性能,提出了一种将深度学习应用于信道估计的方法。首先利用深度神经网络(deep neural networ... 信道估计是正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统接收机的关键环节,为了提高信道估计的准确性,提升OFDM系统的性能,提出了一种将深度学习应用于信道估计的方法。首先利用深度神经网络(deep neural network,DNN)预先训练低信噪比和高信噪比情况下的两种模型,接着利用每帧OFDM前导符号估计出当前的信噪比,将导频处的信道频率响应作为输入,使用对应信噪比区间下的模型进行估计,得到数据符号处的频率响应。仿真结果表明,与全信噪比下的训练模型相比,该方法可有效提升信道估计性能。 展开更多
关键词 正交频分复用 深度学习 信道估计
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基于GRNN的相干信源DOA估计方法 被引量:1
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作者 翁元博 徐湛 +1 位作者 田露 职如昕 《北京信息科技大学学报(自然科学版)》 2021年第4期66-71,75,共7页
针对相干信源下的到达角估计分辨率低的问题,提出了基于广义回归神经网络(GRNN)模型的估计方法。建立协方差矩阵与相应目标角度的映射关系形成训练集,经过广义回归神经网络模型进行监督学习获得模型参数;分析比较模型传递函数中扩散系... 针对相干信源下的到达角估计分辨率低的问题,提出了基于广义回归神经网络(GRNN)模型的估计方法。建立协方差矩阵与相应目标角度的映射关系形成训练集,经过广义回归神经网络模型进行监督学习获得模型参数;分析比较模型传递函数中扩散系数对系统性能的影响,将不同径向基函数扩散系数的预测结果与训练标签之间的最小值选为扩散系数最优值,进一步提升了估计精度。仿真结果表明,采用GRNN的估计方法可在不牺牲有效阵元数的情况下,达到解相干估计的目的。该方法的估计误差在0.5°范围内的准确率达96.33%,高于多信号分类方法(MUSIC)估计和空间平滑估计方法,且均方误差值更小,结果更加精确。 展开更多
关键词 到达角估计 相干信源 均方误差 广义回归神经网络
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低轨卫星星座快速响应链路损毁路由算法
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作者 崔荣芳 徐湛 职如昕 《电讯技术》 北大核心 2023年第8期1165-1172,共8页
设计高效弹性的卫星路由算法是未来低轨(Low Earth Orbit, LEO)卫星通信技术的一个重要发展方向。为解决低轨卫星星座网络中星间链路发生故障后存在的传输中断和数据安全问题,提出了一种低轨卫星星座快速响应链路损毁路由算法(Quick-res... 设计高效弹性的卫星路由算法是未来低轨(Low Earth Orbit, LEO)卫星通信技术的一个重要发展方向。为解决低轨卫星星座网络中星间链路发生故障后存在的传输中断和数据安全问题,提出了一种低轨卫星星座快速响应链路损毁路由算法(Quick-response Link Destruction Routing Algorithm for LEO Satellite Constellation, QRLDRA)。QRLDRA以星座可预测拓扑作为星间路由计算基础,增加星地回传路由设计,快速将星间链路异常回传至地面计算中心处理;引入多优先级动态队列,根据节点链路状态调整星间链路不同数据传输的优先级;综合路由计算、路由上注、链路检测等功能,完成对拓扑变化的及时响应。通过仿真实验与传统算法的比较发现,所提算法有效提高了数据端到端传输的成功率,为用户业务服务质量(Quality of Service, QoS)提供了可靠保障。 展开更多
关键词 低轨卫星星座 卫星通信 链路状态检测 路由算法
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