基于深度学习的大规模电磁信号识别

近年来,很多高质量的数据集支撑了深度学习在计算机视觉、语音和自然语言处理领域的快速发展.但在电磁信号识别领域仍缺乏高质量的数据集,为促进深度学习在电磁信号识别中的应用,本文基于广播式自动相关监视(ADS-B)建立了一个大规模的真实电磁信号数据集.首先设计了一个自动数据收集和标注系统,在开放和真实的场景中自动捕获ADS-...     

面向ADS-B信号辐射源个体识别的轻量化模型设计

针对辐射源个体识别高精确度、轻量化、实时性的现实应用需求,提出了面向广播式自动相关监测(ADS-B)信号辐射源个体识别的轻量化模型设计方法。根据信号数据特点进行解码处理,并对不均衡样本进行权重调节,改善样本质量;通过分组卷积获取不同维度的细微特征,与初始特征拼接,实现多维互补特征融合,并联同步进行提高识别效率。利用Ghost bottleneck结构实现网络模型压缩与跨层连接,在融合多维特征的同时节省计算资源。实验结果表明,本文算法结构精简,计算量低,识别率达到95.2%,并在不同容量的样本识别中效果稳定。本文算法较好地平衡了辐射源个体识别精确度、轻量化与高时效的需求。     

酿酒生产原粮的研究进展

原粮是白酒发酵的物质基础,不同的原粮酿造出的白酒风格各异。重点论述了目前酿酒原粮的鉴定技术、品质安全的研究、不同原粮对白酒风格的影响及酿酒专用粮产业化的研究现状,探讨了酿酒原粮的研究方向,为白酒企业酿酒原粮的筛选使用和研究提供参考。     

广播式自动相关监视信号接收系统设计

针对低成本、高性能的广播式自动相关监视(ADS-B)系统的设计需求,研究了ADS-B信号接收技术。基于软件无线电技术,设计了基于1090ES模式的ADS-B信号软件接收机;利用廉价的软件无线电平台(RTL-SDR)及Matlab,对设计进行了验证,实现对民航航班ADS-B信号的实际接收。相对于传统的ADS-B接收机,结构简单,灵活性高,提高了开发效率。     

浓香型白酒品质主要影响因素研究进展

白酒的酿造过程受到较多因素的影响，白酒的口感及品质离不开这些因素的相互作用。在这些影响因素中，原料种类及预处理、发酵容器、酒醅理化性质及曲药的质量、储存时间会直接影响白酒的产质量，合理控制酿酒过程中的影响条件不仅能起到保质保量的作用，还能进一步确保优质白酒的产生，达到高产、优产的目标。主要探索影响浓香型白酒品质的主要因素，以期为浓香型白酒酿造生产提供参考。     

基于器件级仿真的用户设备射频指纹识别技术研究

UE认证对6G无线通信安全至关重要，RFFI是指通过信号处理手段，对采集的UE信号进行特征提取，从而实现UE个体识别的一项技术。首先通过搭建器件级仿真平台，探讨NR系统中的发射机损伤对射频指纹的影响，包括振荡器偏移、IQ调制器偏移和功率放大器非线性。然后，采用不同的深度神经网络模型对仿真平台生成的数据进行仿真实验，结果表明，在发射机参数满足3GPP协议要求的前提下，对10个随机分布的射频参数的设备进行识别，当信噪比15 dB时识别准确率可以达到98%。