[发明专利]射频基因库系统及违法违规无线电波检测系统

权利要求书

1.一种射频基因库系统，包括：

个体划分装置，配置为确定目标地理区域的范围，根据所述目标地理区域的通信环境确定个体划分方式，根据所述个体划分方式将所述目标地理区域划分为多个个体；

无线检测器，配置为针对每个所述个体进行检测，获取每个所述个体的基础射频数据；

射频基因库生成装置，配置为基于每个所述个体的基础射频数据进行深度神经网络计算，获取每个所述个体的射频基因，保存每个所述个体的射频基因，生成所述目标地理区域的射频基因库；其中

所述射频基因包括以下至少之一：经纬坐标、覆盖区域范围、无线电监测频段、监测接收信号总功率、监测接收信号调制方式、监测接收信号频谱图；

所述射频基因库是所述目标地理区域所有射频基因的集合。

2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述个体划分装置还配置为：

当所述目标地理区域的通信环境以公网通信为主时，以蜂窝的形式划分所述个体；

当所述目标地理区域的通信环境以直连通信为主时，以网格的形式划分所述个体；

当所述目标地理区域的通信环境的主要通信方式无法确定时，以蜂窝的形式划分所述个体。

3.根据权利要求1所述的系统，其中，所述射频基因库生成装置还配置为：

基于所述基础射频数据，采用贪婪逐层预训练算法对深度神经网络参数进行初始化；

进行深度神经网络模型训练，逐层对深度神经网络参数进行调整，将所述深度神经网络模型拟合至逼近真实模型。

4.根据权利要求3所述的系统，其中，所述射频基因库生成装置还配置为：

将所述基础射频数据传输到深度神经网络的输入层，作为隐藏层第一层的可观察数据；

采用无监督学习算法对所述隐藏层第一层的可观察数据进行训练，生成隐藏层第一层的初始参数；

将所述隐藏层第一层的初始参数作为隐藏层第二层的可观察数据，继续采用所述无监督学习算法对所述隐藏层第二层进行训练，生成所述隐藏层第二层的初始参数；

重复上述步骤直至初始化隐藏层所有层，得到各层初始化参数；

将隐藏层最后一层初始化参数输入到深度神经网络的输出层，采用监督学习算法初始化输出层参数。

5.根据权利要求1所述的系统，其中，所述射频基因库生成装置还配置为：

重复执行获取所述基础射频数据并计算相应射频基因的步骤，对所述射频基因库进行更新。

6.一种违法违规无线电波检测系统，包括：

上述权利要求1-5任一项所述的射频基因库系统；

无线检测装置，配置为在每个所述个体中进行无线电波检测，获取每个所述个体中存在的无线电波的射频参数，通过对比检测到的每个所述个体中存在的无线电波的射频参数与所述射频基因库中各个所述个体的射频基因确定是否存在违法违规的无线电波。