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基于DE-SARSA(TS)的跳频系统智能抗干扰决策算法

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杭州电子科技大学学报（自然科学版） 2024年第1期44卷 6-13页

作者：袁泽赵知劲杭州电子科技大学通信工程学院浙江杭州310018 中国电子科技集团第36研究所通信系统信息控制技术国家级重点实验室浙江嘉兴314001

为了提高跳频通信系统在复杂电磁环境下的抗干扰性能,提出一种基于结合汤普森采样(Thompson Sampling)、Dyna模型和期望SARSA学习(Expected Sarsa)的智能抗干扰决策算法。在期望SARSA学习中,引入Dyna模型,将模型学习与强化学习结合,提... 详细信息

为了提高跳频通信系统在复杂电磁环境下的抗干扰性能,提出一种基于结合汤普森采样(Thompson Sampling)、Dyna模型和期望SARSA学习(Expected Sarsa)的智能抗干扰决策算法。在期望SARSA学习中,引入Dyna模型,将模型学习与强化学习结合,提升了算法收敛速度和稳态性能;采用汤普森采样和Tanh函数改进动作选择机制,提高了算法对环境的探索和利用;以时隙对应的干扰环境为状态,以跳频速率、信号瞬时带宽、频率序列等为动作构造状态动作空间,设计了相应的跳频系统模型和奖励函数。在高斯白噪声、窄带干扰、宽带干扰和扫频干扰并存的复杂干扰环境中的仿真结果表明,此算法兼顾了对环境的探索与利用,比对比算法有更快的收敛速度和更强的抗干扰能力。

关键词：复杂电磁环境跳频系统期望SARSA学习汤普森采样 Dyna模型

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基于深度学习的动态主用户频谱感知算法

电子技术应用 2024年第1期50卷 60-65页

作者：李新玉赵知劲杭州电子科技大学通信工程学院浙江杭州310018 中国电子科技集团第36研究所通信系统信息控制技术国家级重点实验室浙江嘉兴314001

实际的频谱感知场景中主用户可能随机到达或者离开,当主用户状态在实时频谱感知期间动态变化时,现有的静态频谱感知算法性能急剧恶化。针对该现状,研究提出基于残差收缩注意力机制的动态主用户频谱感知算法。频谱感知间隔内,主用户随机... 详细信息

实际的频谱感知场景中主用户可能随机到达或者离开,当主用户状态在实时频谱感知期间动态变化时,现有的静态频谱感知算法性能急剧恶化。针对该现状,研究提出基于残差收缩注意力机制的动态主用户频谱感知算法。频谱感知间隔内,主用户随机到达或者随机离开的时间服从均匀分布。采用深度残差收缩网络(DRSN)提取动态主用户特征,并且滤除冗余的噪声特征;利用协调注意力模块(CAM)增强每个通道不同方向的特征信息,提高模型对动态主用户特征的表达能力。仿真结果表明,所提算法性能优于对比算法ResNet、CBAM_IQ和CBAM_Energy,所提算法对主用户随机到达或者离开服从不同分布的主用户都可以保持较高的检测概率。

关键词：认知无线电频谱感知动态主用户深度残差收缩网络协调注意力机制

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用于随机解调器压缩采样的重构判定方法

物理学报 2014年第22期63卷 406-410页

作者：郑仕链杨小牛赵知劲西安电子科技大学通信工程学院西安710071 通信信息控制和安全技术重点实验室嘉兴314033 杭州电子科技大学通信工程学院杭州310018

提出了一种随机解调器压缩采样重构成败的判定方法.该方法利用两次连续重构所得稀疏信号支撑之间的相关性来判断重构是否成功,其计算复杂度低,易于实现.仿真结果表明,该方法能准确判断随机解调器压缩采样重构成败,用于宽带频谱感知中能... 详细信息

提出了一种随机解调器压缩采样重构成败的判定方法.该方法利用两次连续重构所得稀疏信号支撑之间的相关性来判断重构是否成功,其计算复杂度低,易于实现.仿真结果表明,该方法能准确判断随机解调器压缩采样重构成败,用于宽带频谱感知中能够显著降低信号不稀疏时对主用户的干扰概率.

关键词：认知无线电频谱感知随机解调器压缩采样

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基于支持向量机的实际调制信号识别

压电与声光 2005年第5期27卷 569-571页

作者：赵知劲尚俊娜周云水杭州电子科技大学通信学院浙江杭州310018

提出一种基于支持向量机的实际调制信号自动识别新方法。利用支持向量机把分类特征向量映射到一个高维空间,并在高维空间中构造最优分类超平面以实现信号分类。计算机仿真结果表明,该方法对实际采集的信号具有很好的分类性能。

关键词：支持向量机调制识别

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噪声背景下的语音情感识别

西南交通大学学报 2009年第3期44卷 442-447页

作者：张石清赵知劲台州学院物理与电子工程学院浙江台州318000 杭州电子科技大学通信工程学院浙江杭州310018

为有效实现含噪声的语音信号情感类型的识别,提出了一种基于抗噪声的模糊最小二乘支持向量机的语音情感识别新方法.该方法先提取情感语音的韵律特征和音质特征,再利用模糊最小二乘支持向量机构建最优分类超平面,实现生气、高兴、悲伤和... 详细信息

为有效实现含噪声的语音信号情感类型的识别,提出了一种基于抗噪声的模糊最小二乘支持向量机的语音情感识别新方法.该方法先提取情感语音的韵律特征和音质特征,再利用模糊最小二乘支持向量机构建最优分类超平面,实现生气、高兴、悲伤和惊奇4种情感类型的识别.试验结果表明,与其他多种语音情感识别方法相比,在不同信噪比下,新方法的情感正确识别率较高,抗噪声识别效果较好,表明了其有效性.

关键词：模糊最小二乘支持向量机韵律特征音质特征情感识别

基于矩阵填充和三阶相关的长短码DS-CDMA信号多伪码盲估计

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电子与信息学报 2016年第7期38卷 1788-1793页

作者：赵知劲李淼尚俊娜杭州电子科技大学通信工程学院杭州310018 伸国电子科技集团第三十六研究所嘉兴314033

由于长短码直扩码分多址(LSC-DS-CDMA)信号包含了多个用户的长码和短码,已有的直扩码分多址信号的盲伪码估计方法不再适用。为此该文提出一种基于矩阵填充和三阶相关的伪码估计方法。首先从理论上将结构复杂的LSC-DS-CDMA信号构建为多... 详细信息

由于长短码直扩码分多址(LSC-DS-CDMA)信号包含了多个用户的长码和短码,已有的直扩码分多址信号的盲伪码估计方法不再适用。为此该文提出一种基于矩阵填充和三阶相关的伪码估计方法。首先从理论上将结构复杂的LSC-DS-CDMA信号构建为多用户短码扩频的缺失矩阵模型,将复合码矩阵估计建模为盲源信号分离问题;然后将矩阵填充理论应用于复合码矩阵估计,提出基于奇异值阈值算法和快速独立成分分析算法的各用户复合码序列估计方法;最后利用m序列的移位相加性特性,提出延迟三阶相关算法,从各用户复合码序列中估计其包含的长短伪码序列。仿真表明,当信噪比高于-2 d B时,该文算法的长短伪码估计平均误码率低于0.1%。

关键词：伪码长短码直扩码分多址矩阵填充盲源分离延迟三阶相关函数

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基于时频分析和RBF神经网络的调制识别

压电与声光 2004年第4期26卷 328-330页

作者：赵知劲周云水尚俊娜西安电子科技大学综合业务网及关键技术国家重点实验室西安710071 杭州电子科技大学杭州310018

提出了利用Wigner-Ville分布区分FSK、PSK、FM和BSS信号的自动调制样式识别方法,利用Wign-er-Ville分布提取调制信号的瞬时频率特征,用径向基(RBF)神经网络根据提取的特征参数识别这四种信号,计算机仿真结果证实了该方法的有效性和正确性。

关键词：调制识别 Wigner-Ville分布径向基函数神经网络

基于高斯核显性映射的核归一化解相关仿射投影P范数算法

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电子与信息学报 2020年第8期42卷 1896-1901页

作者：赵知劲陈思佳杭州电子科技大学通信工程学院杭州310018 中国电子科技集团第36研究所通信系统信息控制技术国家级重点实验室嘉兴314001

为了降低核仿射投影P范数(KAPP)算法的计算量和存储容量,提高在输入信号强相关时KAPP算法的收敛速度和稳态性能,该文提出基于高斯核显性映射的核归一化解相关APP(KNDAPP-GKEM)算法。该算法利用归一化解相关方法预先解除输入信号的相关性... 详细信息

为了降低核仿射投影P范数(KAPP)算法的计算量和存储容量,提高在输入信号强相关时KAPP算法的收敛速度和稳态性能,该文提出基于高斯核显性映射的核归一化解相关APP(KNDAPP-GKEM)算法。该算法利用归一化解相关方法预先解除输入信号的相关性;利用高斯核显式映射方法近似得到显式核函数,消除了对历史数据的依赖,解决了KAPP算法因结构不断生长导致的计算量和存储容量过大的问题。α稳定分布噪声背景下的非线性系统辨识仿真结果表明,在输入信号强相关时KNDAPP-GKEM算法收敛速度快,非线性系统辨识稳态均方误差小,训练所需时间呈线性缓慢增长,有利于实际非线性系统辨识的应用。

关键词：信号处理核仿射投影P范数相关性高斯核显性映射 α稳定分布非线性系统辨识

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基于独立分量分析的实正交空时分组码盲识别

通信学报 2012年第11期33卷 1-7页

作者：赵知劲陈林王海泉沈雷杭州电子科技大学通信工程学院浙江杭州310018 中国电子科技集团第36研究所通信系统信息控制技术国家级重点实验室浙江嘉兴314001

提出一种基于独立分量分析的正交空时分组码(OSTBC)盲识别方法。首先给出了接收信号模型,利用独立分量分析得到含有编码矩阵的虚拟信道矩阵,然后利用编码矩阵特性,证明得到正交空时分组码的虚拟信道矩阵的相关矩阵为对角矩阵;最后提出... 详细信息

提出一种基于独立分量分析的正交空时分组码(OSTBC)盲识别方法。首先给出了接收信号模型,利用独立分量分析得到含有编码矩阵的虚拟信道矩阵,然后利用编码矩阵特性,证明得到正交空时分组码的虚拟信道矩阵的相关矩阵为对角矩阵;最后提出用于正交空时分组码识别的2个特征参数:稀疏度和方差。仿真结果表明,所提出方法能够较好地识别正交空时分组码。

关键词： MIMO系统正交空时分组码盲识别虚拟信道矩阵