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基于非线性分析的无线通信识别系统优化研究
1
作者
王永虎
乔旭安
《农机化研究》
北大核心
2025年第1期125-129,共5页
为了进一步提升插秧机的通信效率及整机作业效率,以无线通信识别模块为研究对象,基于非线性分析控制理论展开优化研究。结合插秧机的作业环境特征和各组件协调作业特点,从通信信号的非线性处理和保证抗干扰能力角度入手,建立通信识别系...
为了进一步提升插秧机的通信效率及整机作业效率,以无线通信识别模块为研究对象,基于非线性分析控制理论展开优化研究。结合插秧机的作业环境特征和各组件协调作业特点,从通信信号的非线性处理和保证抗干扰能力角度入手,建立通信识别系统的非线性控制器模型,并针对系统的输入输出和接口模块完成电路控制与程序优化布局。同时,进行插秧作业通信监测验证试验,结果表明:此非线性分析应用机理下,插秧机作业的智能性与精准性得到显著提高,通过非线性控制实现了细致有效的数据计算分析,通信传输效率相对提升了5.69%,插秧深度合格率可达96.78%,满足智能插秧设计要求。
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关键词
智能插秧
无线通信识别
非线性分析
电路控制
通信
传输效率
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职称材料
基于梳状滤波的改进CNN-GRU射频信号“基因”分类识别方法
2
作者
赵建鼎
李靖超
+2 位作者
赵静
应雨龙
张斌
《光通信技术》
北大核心
2025年第3期59-66,共8页
针对物联网终端设备射频指纹分类识别率不高的问题,提出一种基于梳状滤波的改进卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)射频信号“基因”分类识别方法。首先,通过梳状滤波器增强射频信号的时频特征,构建具有设备唯一性的“基因图谱”;其次...
针对物联网终端设备射频指纹分类识别率不高的问题,提出一种基于梳状滤波的改进卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)射频信号“基因”分类识别方法。首先,通过梳状滤波器增强射频信号的时频特征,构建具有设备唯一性的“基因图谱”;其次,将传统一维CNN扩展为三层二维结构,结合双层GRU实现时-频联合特征提取与序列建模;最后,引入混合池化与指数线性单位(ELU)激活函数优化特征表达能力。实验结果表明:该方法在仿真数据中识别准确率达100%,实测数据达95.52%,较传统算法提升5%~22%,显著提高了物联网设备的安全性和管理效率。
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关键词
无线通信
设备
识别
射频信号“基因”
梳状滤波
深度学习
基因图谱
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职称材料
题名
基于非线性分析的无线通信识别系统优化研究
1
作者
王永虎
乔旭安
机构
重庆交通大学
重庆城市职业学院
出处
《农机化研究》
北大核心
2025年第1期125-129,共5页
基金
重庆市教委科研基金项目(KJ1505301)。
文摘
为了进一步提升插秧机的通信效率及整机作业效率,以无线通信识别模块为研究对象,基于非线性分析控制理论展开优化研究。结合插秧机的作业环境特征和各组件协调作业特点,从通信信号的非线性处理和保证抗干扰能力角度入手,建立通信识别系统的非线性控制器模型,并针对系统的输入输出和接口模块完成电路控制与程序优化布局。同时,进行插秧作业通信监测验证试验,结果表明:此非线性分析应用机理下,插秧机作业的智能性与精准性得到显著提高,通过非线性控制实现了细致有效的数据计算分析,通信传输效率相对提升了5.69%,插秧深度合格率可达96.78%,满足智能插秧设计要求。
关键词
智能插秧
无线通信识别
非线性分析
电路控制
通信
传输效率
Keywords
intelligent transplanting
wireless communication recognition
nonlinear analysis
circuit control
communication transmission efficiency
分类号
S223.9 [农业科学—农业机械化工程]
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职称材料
题名
基于梳状滤波的改进CNN-GRU射频信号“基因”分类识别方法
2
作者
赵建鼎
李靖超
赵静
应雨龙
张斌
机构
上海电机学院电子信息学院
上海电力大学能源与机械工程学院
日本神奈川大学工学部
出处
《光通信技术》
北大核心
2025年第3期59-66,共8页
基金
国家自然科学基金面上基金项目(62076160)资助
上海市“曙光计划”项目(23SG55)资助
+1 种基金
上海市青年科技启明星项目(23QA1-40380)资助
上海市重型燃气轮机领域联合创新计划(UIC计划)项目(GYQJ-2023-1-06)资助。
文摘
针对物联网终端设备射频指纹分类识别率不高的问题,提出一种基于梳状滤波的改进卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)射频信号“基因”分类识别方法。首先,通过梳状滤波器增强射频信号的时频特征,构建具有设备唯一性的“基因图谱”;其次,将传统一维CNN扩展为三层二维结构,结合双层GRU实现时-频联合特征提取与序列建模;最后,引入混合池化与指数线性单位(ELU)激活函数优化特征表达能力。实验结果表明:该方法在仿真数据中识别准确率达100%,实测数据达95.52%,较传统算法提升5%~22%,显著提高了物联网设备的安全性和管理效率。
关键词
无线通信
设备
识别
射频信号“基因”
梳状滤波
深度学习
基因图谱
Keywords
wireless communication device identification
radio frequency signal"gene"
comb filtering
deep learning
gene map
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于非线性分析的无线通信识别系统优化研究
王永虎
乔旭安
《农机化研究》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
基于梳状滤波的改进CNN-GRU射频信号“基因”分类识别方法
赵建鼎
李靖超
赵静
应雨龙
张斌
《光通信技术》
北大核心
2025
0
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职称材料
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