[发明专利]用无线电信号变换器学习无线电信号的方法、系统和装置

权利要求书

1.一种用于训练机器学习系统以处理一或多个无线电信号的方法，所述方法包括：

将表示一或多个无线电信号的第一输入数据集合提供到第一神经网络，所述第一神经网络经配置以产生表示无线电信号的一或多个特性的估计的输出数据；

基于所述第一神经网络处理所述第一输入数据集合而获得由所述第一神经网络产生的第一输出数据；

由信号变换器接收包含(i)所述第一输入数据集合及(ii)由所述第一神经网络产生的所述第一输出数据的第二输入数据集合；

由所述信号变换器且基于所述第二输入数据集合通过将预定变换集合中的一或多个变换应用于表示所述一或多个无线电信号的所述第一输入数据集合而产生表示经变换无线电信号的数据；

将表示所述经变换无线电信号的所述数据提供到第二神经网络，所述第二神经网络经配置以基于处理表示所述经变换无线电信号的所述数据而产生描述所述一或多个无线电信号的输出数据；

基于所述第二神经网络处理表示所述经变换无线电信号的所述数据而获得由所述第二神经网络产生的第二输出数据；

确定目标损失，所述目标损失基于(i)由所述第二神经网络产生的所述第二输出数据及(ii)描述所述一或多个无线电信号的目标信息而形成；及

基于所述目标损失而调整所述第一神经网络及所述第二神经网络的相应参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一输入数据集合为模/数转换器的数字输出，所述模/数转换器已将所述一或多个无线电信号取样到基函数中。

3.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一输出数据表示所述一或多个无线电信号或其对应信道状态信息的一或多个特性，包含特定无线电信号的时序信息、中心频率、带宽、相位、频率及到达速度、到达方向、信道延迟响应或偏移的估计。

4.根据权利要求1所述的方法，其中所述预定变换集合包含以下各项中的一或多者：仿射变换、振荡器及混频器、滤波器应用、重新取样、子带调谐或具有滤波器抽头集合的卷积。

5.根据权利要求4所述的方法，其中以顺序序列执行所述预定变换集合中的每一变换。

6.根据权利要求4所述的方法，其中使用所述第一神经网络与所述预定变换集合的组合来使所述一或多个无线电信号同步以产生表示所接收的所述一或多个无线电信号的规范化经编码信息集合。

7.根据权利要求4所述的方法，其中多个无线电信号通信、雷达或其它信号由所述第一输入数据集合表示，

其中，所述第一神经网络产生所述第一输出数据以使用包含子带调谐、利用振荡器的混频及/或滤波的一或多个操作来提取一或多个经隔离无线电信号。

8.根据权利要求1所述的方法，其中由所述第二神经网络产生的所述第二输出数据包含描述信号标记、调制类型、协议、无线标准、装备类型、符号值、数据位或数据代码字的数据中的一或多者。

9.根据权利要求1所述的方法，所述方法进一步包括：

将所述第二输出数据提供到另一装置，所述另一装置经配置以使用所述第二输出数据来调整一或多个通信系统。

10.根据权利要求9所述的方法，其中所述第二输出数据由接收器处的应用程序解译以便推断关于一或多个发射器的额外信息，其中关于所述发射器的所述额外信息可包含发射器的位置或发射器的移动。

11.根据权利要求1所述的方法，其中在第一输入数据集合作为输入被接收之前通过使用一或多个学习神经网络或信道模拟而产生所述第一输入数据集合，且

其中除了对所述第一神经网络及所述第二神经网络的所述相应参数的所述调整之外，所述目标损失还用于调整一或多个先前神经网络的参数或所述先前神经网络的模拟。