CN115409075A - 一种基于无线信号分析的特征分析系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于无线信号分析的特征分析系统，包括基于特征的XH类型智能识别子系统和基于XH分析的目标识别子系统，所述基于XH分析的目标识别子系统与基于特征的XH类型智能识别子系统连接；所述基于特征的XH类型智能识别子系统配置为：实现XH的分析推理和类型识别。本发明所述的一种基于无线信号分析的特征分析系统，构建了新的算法，该算法具有良好的文件内容检索能力和智能分析查重能力，相比较以往算法的准确率有明显的提高，其准确率至少能提高9%过算法对文件内容的查准率可达到不低于80%，查全率不低于90%，与同类算法相比查准率至少提高8%，查全率提高5%，使用效果好。

Description

一种基于无线信号分析的特征分析系统

技术领域

本发明涉及信号分析领域，特别涉及一种基于无线信号分析的特征分析系统。

背景技术

在XH领域分析工作中，通过知识库的构建将多源异构数据通过提炼、清洗、转换、完善等操作，最终形成了统一的知识管理平台。然而去挖掘、发现各种类型知识之间的联系和更深层次的价值才能更好的利用知识库。因此，XH领域知识图谱系统就是对知识库中的知识进行本体Schema定义，把领域中异构的知识结构化，构建知识之间的关联网络。主要解决XH领域内数据分散在多个系统，数据多样、复杂、孤岛化且单一数据价值不高的应用场景，依托该系统可以通过XH领域图谱关系网络进行图推理和挖掘分析。同时也可以基于图谱构建上层应用，如知识推荐和知识问答等功能。

在信号分析领域中，规格树的构建有利于对一些知识库中的知识进行预测补全才操作。在规格树的构建中离不开分类器设计，该设计是在通信XH的模式识别中一个不可或缺的步骤，它的基本任务是根据某一个准则将输入的特征量根据一定的分类算法进行判决，再将其归入到一个合适的模式类别中去。针对调制XH的分类器如今已发展出多种模式大致包括两种，即基于决策论的方法和基于统计模式的方法。

决策树分类器是基于决策论的一种分类器设计。通信XH的调制方式识别的决策论源自于概率论的假设检验和统计推理等理论。从通信XH的统计特性中可以抽取用于XH分类的特定的统计量，再根据统计量设定合适的阀值，然后将待识别的通信XH的统计值与分类门限值进行比较，从而得出判决结果。

决策树因其形状像一棵树且用于决策而得名。它从根结点开始，对输入的数据样本（样本内的每个实例含有多个不同属性）进行测试，根据不同的输出结果将数据样本划分为不同子集，每种子集均构成一个叶子节点，即最终的分类目标。决策树能够很好地体现出数据的特点，为研究者提供良好的决策依据。根据不同的构造方法，可以生成不同的决策树。决策树分类器也被称为多级分类器，它采用“分而治之”的思想，将复杂的问题逐层分解为简单的问题，从而通过简单的方式解决复杂的分类问题，而不是企图仅用一次决策规则就能实现完全分类。

在信号分析的工作中，对信号分析经验的积累往往来自于对信号相关数据的深入和细粒度的分析，这些数据来自长期的个人或组织经验积累的文档数据，来自在信号分析过程中产生的知识素材数据等。

对信号领域知识提取和知识库构建，就是为了更加高效利用这些多源异构的数据，从中深挖出隐藏在数据背后的信息价值，为信号分析工作所用。因此，信号领域知识提取构建系统就是在对这些多源异构数据进行知识要素提取、数据分析和知识标注等加工处理后，提供的一个对信号分析知识收集、整理、提炼、完善信号分析知识管理体系的知识管理和维护平台。

依托该平台可以指导各个环节的信号分析知识积累和分享；建立专门的信号分析知识管理团队，负责信号分析知识的提炼与分析；持续丰富信号分析知识库的内容，优化信号分析的知识分类与知识价值的提升，为此，我们提出一种基于无线信号分析的特征分析系统。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种基于无线信号分析的特征分析系统，可以有效解决背景技术中的问题。

为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：

一种基于无线信号分析的特征分析系统，包括基于特征的XH类型智能识别子系统和基于XH分析的目标识别子系统，所述基于XH分析的目标识别子系统与基于特征的XH类型智能识别子系统连接；

所述基于特征的XH类型智能识别子系统配置为：实现XH的分析推理和类型识别；

所述基于XH分析的目标识别子系统配置为：对基于特征的XH类型智能识别子系统获取的数据和外部数据进行处理，进行XH目标的报表可视化分析和目标的仿真。

优选的，所述基于特征的XH类型智能识别子系统包括XH特征提取模块、XH规格树模块、知识图谱模块、知识库构建模块和外部数据源；

所述外部数据源配置为：通过适配器接入不同数据库，获取数据；

所述XH特征提取模块配置为：通过特征提取算法提取外部数据源输入数据的XH特征，并且对XH特征进行识别和提取；

所述知识库构建模块配置为：保存XH特征提取模块识别和提取的结果和管理外部数据源导入数据：

所述知识图谱模块配置为：根据知识库构建模块的内容构建知识图谱和对XH类型分析方法，

所述XH规格树模块配置为：构建规格树，利用XH特征提取模块提取结果和知识库构建模块构建的知识图谱完成XH的分析推理和类型识别，并且将识别结果保存到知识库构建模块构建的知识库中。

优选的，XH特征提取模块提取的XH特征包括时域、频域、空域、能量域、调制域、编码域和信息域。

优选的，XH特征提取模块对XH特征进行提取的算法包括聚类判别算法、深度神经网络算法和统计分析算法。

优选的，所述知识库构建模块构建的知识库还配置有外部数据库表同步子模块、文件导入管理子模块、文字识别子模块和NLP处理子模块。

优选的，所述XH规格树模块基于算法传输特征层、结构特征层、调制特征层、编码特征层和建链特征层构建规格树。

优选的，所述基于XH分析的目标识别子系统包括外部数据源、分析处理模块、知识管理模块、目标仿真可视化模块和XH目标可视化模块；

所述外部数据源配置为：通过适配器接入不同数据库和知识库，获取数据；

所述分析处理模块配置为：对外部数据源获取的数据进行处理；

所述知识管理模块配置为：获取分析处理模块处理后的数据，并进行管理；

所述目标仿真可视化模块配置为：获取知识管理模块管理的知识数据，并进行目标的仿真；

XH目标可视化模块配置为：获取知识管理模块管理的知识数据，进行XH目标的报表可视化分析。

优选的，所述分析处理模块处理对外部数据源获取的数据进行处理包括对获取的数据依次进行预处理、特征提取与聚类和目标识别。

优选的，所述对获取的数据依次进行预处理包括字段消歧、数据归一、数据转换、数据过滤、数据填充、数据去重、数据碰撞、列映射、写数据、文件输入和数据写入。

与现有技术相比，本发明一种基于无线信号分析的特征分析系统，具有如下有益效果：

其一、本发明一种基于无线信号分析的特征分析系统构建了新的算法，该算法具有良好的文件内容检索能力和智能分析查重能力，相比较以往算法的准确率有明显的提高，其准确率至少能提高9%。

其二、本发明一种基于无线信号分析的特征分析系统构建了新的算法，通过算法对文件内容的查准率可达到不低于80%，查全率不低于90%，与同类算法相比查准率至少提高8%，查全率提高5%，使用效果好。

附图说明

图1为本发明一种基于无线信号分析的特征分析系统的流程图；

图2为本发明中基于特征的XH类型智能识别子系统的工作流程图；

图3为本发明中知识库构建模块的结构框图；

图4为本发明中知识库构建的流程图；

图5为本发明中基于XH分析的目标识别子系统的工作流程图；

图6为本发明中特征字段进行比对的流程图。

具体实施方式

为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。

实施例1

如图1-5所示，一种基于无线信号分析的特征分析系统，包括基于特征的XH类型智能识别子系统和基于XH分析的目标识别子系统，基于XH分析的目标识别子系统与基于特征的XH类型智能识别子系统连接；

基于特征的XH类型智能识别子系统配置为：实现XH的分析推理和类型识别；

基于XH分析的目标识别子系统配置为：对基于特征的XH类型智能识别子系统获取的数据和外部数据进行处理，进行XH目标的报表可视化分析和目标的仿真。

基于特征的XH类型智能识别子系统包括XH特征提取模块、XH规格树模块、知识图谱模块、知识库构建模块和外部数据源；

外部数据源配置为：通过适配器接入不同数据库，获取数据；

XH特征提取模块配置为：通过特征提取算法提取外部数据源输入数据的XH特征，并且对XH特征进行识别和提取；

知识库构建模块配置为：保存XH特征提取模块识别和提取的结果和管理外部数据源导入数据：

知识图谱模块配置为：根据知识库构建模块的内容构建知识图谱和对XH类型分析方法，

XH规格树模块配置为：构建规格树，利用XH特征提取模块提取结果和知识库构建模块构建的知识图谱完成XH的分析推理和类型识别，并且将识别结果保存到知识库构建模块构建的知识库中。

XH特征提取模块提取的XH特征包括时域、频域、空域、能量域、调制域、编码域和信息域。

XH特征提取模块对XH特征进行提取的算法包括聚类判别算法、深度神经网络算法和统计分析算法。

知识库构建模块构建的知识库还配置有外部数据库表同步子模块、文件导入管理子模块、文字识别子模块和NLP处理子模块。

XH规格树模块基于算法传输特征层、结构特征层、调制特征层、编码特征层和建链特征层构建规格树。

基于XH分析的目标识别子系统包括外部数据源、分析处理模块、知识管理模块、目标仿真可视化模块和XH目标可视化模块；

外部数据源配置为：通过适配器接入不同数据库和知识库，获取数据；

分析处理模块配置为：对外部数据源获取的数据进行处理；

知识管理模块配置为：获取分析处理模块处理后的数据，并进行管理；

目标仿真可视化模块配置为：获取知识管理模块管理的知识数据，并进行目标的仿真；

XH目标可视化模块配置为：获取知识管理模块管理的知识数据，进行XH目标的报表可视化分析。

分析处理模块处理对外部数据源获取的数据进行处理包括对获取的数据依次进行预处理、特征提取与聚类和目标识别。

对获取的数据依次进行预处理包括字段消歧、数据归一、数据转换、数据过滤、数据填充、数据去重、数据碰撞、列映射、写数据、文件输入和数据写入。

实施例2

一种基于无线信号分析的特征分析系统，如图1所示，包括基于特征的XH类型智能识别子系统和基于XH分析的目标识别子系统，基于XH分析的目标识别子系统与基于特征的XH类型智能识别子系统连接；

各个模型之间存在数据关联关系，例如XH特征提取模块和知识库构建模块接入外部异构数据，对原始数据进行处理，最终形成XH知识图谱的实体、关系键值对为XH知识图谱构建做准备，详细工作流程如图2所示；

1、外部数据源通过适配器接入不同数据库，为数据同步和数据的处理做准备；

2、XH特征提取模块利用特征提取算法提取输入数据源中的XH特征包括时域、频域、空域、能量域、调制域、编码域和信息域等多种参数，为XH智能识别作准备，同时将提取结果保存到知识库构建模块构建的知识库中；

3、知识库构建模块构建的知识库除了保存XH提取和智能识别结果外，还提供外部数据库表同步、文件导入管理、文字识别、NLP处理等功能，丰富知识库内容；

4、知识图谱模块基于知识库存储的知识自动化完成知识图谱的构建，同时提供多种类型的分析算法，为XH类型的智能识别提供支撑；

5、XH规格树模块基于算法传输特征层、结构特征层、调制特征层、编码特征层、建链特征层构建XH规格树，利用特征提取结果和已构建完成的指示图普实现XH的分析推理和类型识别，同时将识别结果保存到知识库中。

知识库构建模块的结构框图如图3所示。

知识库构建模块主要是为XH分析工作提供一个便捷的XH分析领域知识提取、知识汇聚融合和知识管理更新的知识库平台，提供对XH分析工作中涉及的领域知识提取、XH分析领域知识模型的构建、管理、维护、更新，对各种外部多源异构知识素材的导入、清洗、要素提取等功能，在此基础上构建出构建XH分析领域所需的专用知识数据库。主要功能包括多源异构数据的接入、数据的清洗标注、知识要素抽取和知识数据构建和管理四大功能。

知识库构建的流程如图4所示。

知识库构建采用自顶向下和自底向上2种构建方式。

自底向上构建，从公开采集的数据中提取出资源模式，选择其中置信度较高的新模式，加入到知识库中。对于结构化数据，可直接与第三方知识库进行知识融合。选择其中置信度较高的新模式，经人工审核之后，加入到知识库中。

自顶向下方式构建是指借助百科类网站等结构化数据源，从高质量数据中提取本体和模式信息，加入到知识库中。自顶向下知识构建服务，首先通过定义XH知识的本体模式来保证知识层次结构的正确性，然后再针对定义好的本体模式抽取XH领域数据中的相关知识，再经过知识融合、质量评估等阶段筛选出满足准确率要求的三元组进行XH处理与分析知识的构建，并用图数据库进行储存,以支撑后续XH领域知识图谱的构建。

多源异构数据的接入管理

多源异构数据的接入管理主要针对来自不同系统、不同标注和不同类型的异构数据，通过适配器进行格式和差异性分析，提出差异性因子，对数据进行格式转换，过滤掉无关数据内容，将异构数据统一转换为本系统的标准数据格式，提供后续的数据处理功能使用。

数据源中存储了所有建立数据库连接的信息，就像通过指定文件名可以在文件系统中找到文件一样，通过提供正确的数据源名称，用户可以找到相应的数据库连接。

数据源管理

添加数据源方便用户快速使用数据库，避免重复输入数据库连接信息的麻烦。尤其当用户需要频繁访问同一个数据库，只需在初次访问时，输入数据库连接信息并保存为数据源，那么以后访问时，便可直接通过该数据源连接到数据库。

多源数据接入支持主流的RBDMS数据库、MPP数据库、大数据计算系统、文件服务器、文档型数据库等不同类型，用户根据业务选择相应类型数据库，在新增窗口填写相应参数信息，支持连接测试，检测是否可以连接成功，不同类型数据库的参数不相同。

知识数据主要针对HX领域的多源异构数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并为构建知识库数据提供一致性。

基于XH分析的目标识别子系统将基于特征的XH类型智能识别子系统中的知识数据和外部接入数据通过预处理完成数据治理，基于特征提取与聚类算法实现XH目标的识别，并将结果保存到知识管理模块，用户在此基础上进行XH目标的报表可视化分析和目标的仿真，详细工作流程如图5所示：

分析处理模块的工作流程如下：

A、用户接入外部数据源完成数据的清洗转换，统一数据标准，保证数据质量；

将所有字段进行清洗毕先进行编码转换，统一去掉空格后，编码转换为UTF-8的字符；

B、用户利用信号特征提取模型，完成目标信号特征、目标信号细微特征的提取，将提取结果保存到知识库；

根据存在于系统的信号特征字段进行比对，比对方式为模糊查询比对、以及间隔一至三个字段比对方式，最终得出近似结果，该步骤如图6所示；

C、用户完成目标基础特征（包含物理特征、搭载特征等）、目标信号特征、目标关系特征和目标行为特征等知识数据的存储、组织、管理、维护等，形成统一的数据资产。

需要说明的是，本发明一种基于无线信号分析的特征分析系统构建了新的算法，该算法具有良好的文件内容检索能力和智能分析查重能力，相比较以往算法的准确率有明显的提高，其准确率至少能提高9%，通过算法对文件内容的查准率可达到不低于80%，查全率不低于90%，与同类算法相比查准率至少提高8%，查全率提高5%，使用效果好。

以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其效物界定。

Claims (9)

1.一种基于无线信号分析的特征分析系统，其特征在于：包括基于特征的XH类型智能识别子系统和基于XH分析的目标识别子系统，所述基于XH分析的目标识别子系统与基于特征的XH类型智能识别子系统连接；

所述基于特征的XH类型智能识别子系统配置为：实现XH的分析推理和类型识别；

所述基于XH分析的目标识别子系统配置为：对基于特征的XH类型智能识别子系统获取的数据和外部数据进行处理，进行XH目标的报表可视化分析和目标的仿真。

2.根据权利要求1所述的一种基于无线信号分析的特征分析系统，其特征在于：所述基于特征的XH类型智能识别子系统包括XH特征提取模块、XH规格树模块、知识图谱模块、知识库构建模块和外部数据源；

所述外部数据源配置为：通过适配器接入不同数据库，获取数据；

所述XH特征提取模块配置为：通过特征提取算法提取外部数据源输入数据的XH特征，并且对XH特征进行识别和提取；

所述知识库构建模块配置为：保存XH特征提取模块识别和提取的结果和管理外部数据源导入数据：

所述知识图谱模块配置为：根据知识库构建模块的内容构建知识图谱和对XH类型分析方法，

所述XH规格树模块配置为：构建规格树，利用XH特征提取模块提取结果和知识库构建模块构建的知识图谱完成XH的分析推理和类型识别，并且将识别结果保存到知识库构建模块构建的知识库中。

3.根据权利要求2所述的一种基于无线信号分析的特征分析系统，其特征在于：XH特征提取模块提取的XH特征包括时域、频域、空域、能量域、调制域、编码域和信息域。

4.根据权利要求2所述的一种基于无线信号分析的特征分析系统，其特征在于：XH特征提取模块对XH特征进行提取的算法包括聚类判别算法、深度神经网络算法和统计分析算法。

5.根据权利要求2所述的一种基于无线信号分析的特征分析系统，其特征在于：所述知识库构建模块构建的知识库还配置有外部数据库表同步子模块、文件导入管理子模块、文字识别子模块和NLP处理子模块。

6.根据权利要求2所述的一种基于无线信号分析的特征分析系统，其特征在于：所述XH规格树模块基于算法传输特征层、结构特征层、调制特征层、编码特征层和建链特征层构建规格树。

7.根据权利要求2所述的一种基于无线信号分析的特征分析系统，其特征在于：所述基于XH分析的目标识别子系统包括外部数据源、分析处理模块、知识管理模块、目标仿真可视化模块和XH目标可视化模块；

所述外部数据源配置为：通过适配器接入不同数据库和知识库，获取数据；

所述分析处理模块配置为：对外部数据源获取的数据进行处理；

所述知识管理模块配置为：获取分析处理模块处理后的数据，并进行管理；

所述目标仿真可视化模块配置为：获取知识管理模块管理的知识数据，并进行目标的仿真；

XH目标的报表可视化配置为：获取知识管理模块管理的知识数据，进行XH目标的报表可视化分析。

8.根据权利要求7所述的一种基于无线信号分析的特征分析系统，其特征在于：所述分析处理模块处理对外部数据源获取的数据进行处理包括对获取的数据依次进行预处理、特征提取与聚类和目标识别。

9.根据权利要求8所述的一种基于无线信号分析的特征分析系统，其特征在于：所述对获取的数据依次进行预处理包括字段消歧、数据归一、数据转换、数据过滤、数据填充、数据去重、数据碰撞、列映射、写数据、文件输入和数据写入。

Images