一种电磁干扰波形生成方法技术

本发明专利技术提供了一种电磁干扰波形生成方法

【技术实现步骤摘要】
一种电磁干扰波形生成方法、装置、设备及可读存储介质


[0001]本专利技术涉及电磁波
，具体而言，涉及一种电磁干扰波形生成方法
、
装置
、
设备及可读存储介质
。

技术介绍

[0002]电磁干扰是一种产生于电磁场中的干扰性的能量，它可引起电子设备的失效或降低其性能，目前，通常采取电磁干扰抑制或防护措施解决电磁干扰产生的问题
。
而电磁干扰波形生成技术是提高电磁信号抗干扰能力的一种重要手段，该技术可以生成具有特定频率
、
幅值和时域特征等的电磁干扰信号，进而对目标设备进行干扰和攻击，来提高系统的抗干扰能力
。
目前，电磁干扰波形生成技术主要采用传统的模型导向方法，但这种方法存在模型偏差和波形复杂度不足的问题
。
如何快速有效地生成高质量
、
复杂的电磁干扰波形，提高干扰能力，是电磁干扰防护亟待解决的问题
。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种电磁干扰波形生成方法
、
装置
、
设备及可读存储介质，以改善上述问题
。
为了实现上述目的，本专利技术采取的技术方案如下：
[0004]第一方面，本申请提供了一种电磁干扰波形生成方法，包括：
[0005]在预设的电磁环境和仿真信道环境中获取多种电磁信号，由多种电磁信号构建数据集；
[0006]建立特征提取器，将数据集中的电磁信号依次输入所述特征提取器中，将电磁信号转化为目标维度的样本，并提取所述样本中的信号特征；
[0007]由生成网络和判别网络搭建生成对抗网络模型，将数据集中的电磁信号和对应的样本
、
样本的信号特征输入生成对抗网络模型中进行学习；
[0008]生成网络进行学习后输出模拟电磁信号，当判别网络将所述模拟电磁信号判断为数据集中的电磁信号时，生成对抗网络模型训练完成得到电磁干扰波形生成模型；
[0009]将待干扰电磁信号输入特征提取器提取待干扰电磁信号的特征后，将待干扰电磁信号及特征输入电磁干扰波形生成模型中生成与待干扰电磁信号相似的干扰电磁信号
。
[0010]第二方面，本申请还提供了一种电磁干扰波形生成装置，包括：
[0011]数据集构建模块：用于在预设的电磁环境和仿真信道环境中获取多种电磁信号，由多种电磁信号构建数据集；
[0012]特征提取模块：用于建立特征提取器，将数据集中的电磁信号依次输入所述特征提取器中，将电磁信号转化为目标维度的样本，并提取所述样本中的信号特征；
[0013]模型构建模块：用于由生成网络和判别网络搭建生成对抗网络模型，将数据集中的电磁信号和对应的样本
、
样本的信号特征输入生成对抗网络模型中进行学习；
[0014]模型训练模块：用于生成网络进行学习后输出模拟电磁信号，当判别网络将所述模拟电磁信号判断为数据集中的电磁信号时，生成对抗网络模型训练完成得到电磁干扰波
形生成模型；
[0015]干扰电磁信号生成模块：用于将待干扰电磁信号输入特征提取器提取待干扰电磁信号的特征后，将待干扰电磁信号及特征输入电磁干扰波形生成模型中生成与待干扰电磁信号相似的干扰电磁信号
。
[0016]第三方面，本申请还提供了一种电磁干扰波形生成设备，包括：
[0017]存储器，用于存储计算机程序；
[0018]处理器，用于执行所述计算机程序时实现所述电磁干扰波形生成方法的步骤
。
[0019]第四方面，本申请还提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述基于电磁干扰波形生成方法的步骤
。
[0020]本专利技术的有益效果为：
[0021]本专利技术并通过数字化和预处理等方式得到原始电磁信号数据集；通过
Transformer
提取信号的特征，结合
GAN
网络中的生成器，以生成对应的电磁干扰信号，并通过判别器对生成的信号和真实信号进行区分
(
分类
)
；通过对抗性训练，优化生成器模型，使生成器能够生成更真实
、
更有效的电磁干扰波形
。
从而能够生成更高质量的电磁干扰波形，具有较高的攻击效果
。
同时，该方法具有更高的精度
、
更强的可拓展性和泛化能力
、
以及更节省时间和成本的优势，相比传统的方法能够应对不同的电子设备和不同的攻击场景，具有实用价值
。。
[0022]本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术实施例了解
。
本专利技术的目的和其他优点可通过在所写的说明书
、
权利要求书
、
以及附图中所特别指出的结构来实现和获得
。
附图说明
[0023]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图
。
[0024]图1为本专利技术实施例中所述的电磁干扰波形生成方法流程示意图；
[0025]图2为本专利技术实施例中所述的电磁干扰波形生成方法流程示意图；
[0026]图3为本专利技术实施例中所述的特征提取器的结构示意图；
[0027]图4为本专利技术实施例中所述的特征提取模块的结构示意图；
[0028]图5为本专利技术实施例中所述的对抗生成网络的工作流程图；
[0029]图6为本专利技术实施例中所述的电磁干扰波形生成设备结构示意图
。
[0030]图中标记：
[0031]800、
电磁干扰波形生成设备；
801、
处理器；
802、
存储器；
803、
多媒体组件；
804、I/O
接口；
805、
通信组件
。
具体实施方式
[0032]为使本专利技术实施例的目的
、
技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚
、
完整地描述，显然，所描述的实施例是
本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例
。
通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计
。
因此，以下对在附图中提供的本专利技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围，而是仅仅表示本专利技术的选定实施例
。
基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种电磁干扰波形生成方法，其特征在于，包括：在预设的电磁环境和仿真信道环境中获取多种电磁信号，由多种电磁信号构建数据集；建立特征提取器，将数据集中的电磁信号依次输入所述特征提取器中，将电磁信号转化为目标维度的样本，并提取所述样本中的信号特征；由生成网络和判别网络搭建生成对抗网络模型，将数据集中的电磁信号和对应的样本
、
样本的信号特征输入生成对抗网络模型中进行学习；生成网络进行学习后输出模拟电磁信号，当判别网络将所述模拟电磁信号判断为数据集中的电磁信号时，生成对抗网络模型训练完成得到电磁干扰波形生成模型；将待干扰电磁信号输入特征提取器提取待干扰电磁信号的特征后，将待干扰电磁信号及特征输入电磁干扰波形生成模型中生成与待干扰电磁信号相似的干扰电磁信号
。2.
根据权利要求1所述的电磁干扰波形生成方法，其特征在于
,
建立特征提取器，将电磁信号转化为目标维度的样本，包括：将电磁信号的
IQ
两路信号划分为预设长度的信号；将预设长度的信号在通道维度进行线性变换得到第一特征矩阵；将第一特征矩阵再次进行线性变换后得到第二特征矩阵，即目标维度的样本
。3.
根据权利要求2所述的电磁干扰波形生成方法，其特征在于
,
提取所述样本中的信号特征，包括：将第一特征矩阵划分为若干个第一窗口，并计算每个第一窗口内部的自注意力，获得每个第一窗口的信号特征；将第一特征矩阵中的数据重新排列后，重新将第一特征矩阵划分为若干个第二窗口，并重新计算每个第二窗口内部的自注意力，获得每个第二窗口的信号特征；将全部第一窗口的信号特征和第二窗口的信号特征作为样本的信号特征
。4.
根据权利要求1所述的电磁干扰波形生成方法，其特征在于
,
生成网络进行学习后输出模拟电磁信号，当判别网络将所述模拟电磁信号判断为数据集中的电磁信号时，生成对抗网络模型训练完成得到电磁干扰波形生成模型，包括：将模拟电磁信号输入判别网络，利用模拟电磁信号和对应的电磁信号对判别网络进行训练，由判别网络分别对模拟电磁信号和电磁信号进行判别；若所述判别网络无法判断电磁信号和模拟电磁信号的真假时，则生成对抗网络模型训练完成；否则，利用判别网络的判别结果和模拟电磁信号计算损失函数；利用所述损失函数，采用随机梯度下降法调整判别网络和生成网络的参数，利用调整后的生成网络重新学习电磁信号后输出模拟电磁信号，直到判别网络无法准确判别电磁信号和模拟电磁信号的真假
。5.
一种电磁干扰波形生成装置，其特征在于，包括：数据集构建模块：用于在预设的电磁环境和仿真信道环境中获取多种电磁信号，由多种电磁信号构建数据集；特征提取模块：用于建立特征提取器，将...

【专利技术属性】
技术研发人员：周礼亮，周正春，曾文强，张弼哲，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：