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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日：2022-09-02
公开（公告）日：2024-06-18
公开（公告）号：CN115622849B
主分类号：H04L27/00
分类号：H04L27/00;H04L1/00
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.18#授权;2023.02.10#实质审查的生效;2023.01.17#公开
摘要：本发明公开了一种基于5G信号MCS盲识别的智能化欺骗性攻击防范方法，包括获取信号样本数据；基于深度学习建立深层Net模型，利用深层Net模型识别信号样本数据所用调制方式，得到调制方式识别结果；并建立LDPC编码器候选集并进行解调；根据解调数据及其所用调制方式结合LDPC编码器候选集，计算平均对数似然比进行编码盲识别；利用联合MCS识别系统对信号样本数据进行MCS识别，并根据MCS识别结果进行智能化欺骗性攻击干扰。本发明通过对信号样本数据分析识别，生成和干扰目标信号参数一致的智能化干扰信号。从而达到克服传统欺骗性攻击方案的短时突发信号截获难度高、操作延迟大、干扰输出功率低等问题，实现更加实时、高效的智能化欺骗性攻击干扰。
主权项：1.一种基于5G信号MCS盲识别的智能化欺骗性攻击防范方法，其特征在于，具体步骤包括：S1、获取信号样本数据并进行预处理；S2、基于深度学习建立具有调制方式识别模块的深层Net模型，利用深层Net模型识别信号样本数据所用调制方式，得到调制方式识别结果；所述步骤S2中建立具有调制方式识别模块的深层Net模型的具体步骤包括：首先基于残差学习思想建立Res_block模块；将信号样本数据输入1个Reshape层，堆叠6个Res_block模块，Res_block模块堆叠完成后设置一维的全局平均池化层，将输出打平到特征通道维度上，降低参数数量，提取有效特征；通过两个全连接层整合特征，最后通过全连接层输出，得到深层Net模型S3、根据得到的调制方式识别结果建立LDPC编码器候选集并进行解调；S4、根据解调数据及其所用调制方式结合LDPC编码器候选集，计算平均对数似然比进行编码盲识别；S5、利用联合MCS识别系统对信号样本数据进行MCS识别，并根据MCS识别结果进行智能化欺骗性攻击干扰。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 一种基于5G信号MCS盲识别的智能化欺骗性攻击防范方法
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