发明专利已授权

一种基于卷积神经网络的未知信号辐射源识别方法

📄 申请号：CN202011100248.7 📄 发布日：2025/12/10

著录项目信息

申请日

2020-10-15

公开号

CN112183659B

公开日

2023-04-07

申请人

电子科技大学,鹏城实验室

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_2135

IPC 分类号

G06F18_2135 , G06F18_23 , G06N3_0464 ,

技术画像

所属领域

卷积神经网络人工智能算法信号识别辐射源识别神经网络卷积神经网络

应用场景

电子侦察, 频谱监测, 无线通信安全, 军事目标识别, 信号情报分析

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摘要

本发明涉及信号辐射源识别技术领域，公开了一种基于卷积神经网络的未知信号辐射源识别方法。该方法包括利用已知源数据训练卷积神经网络模型，提取已知源在神经网络末端层的高维度向量，对高维度向量进行PCA降维得到低维度向量，计算已知源的低维度向量中心，提取待测源在神经网络末端层的高维度向量，对高维度向量进行PCA降维得到低维度向量，计算待测源的低维度向量与已知源的低维度向量中心之间的欧式距离，根据欧式距离对待测信号辐射源进行判决。本发明解决了现有信号辐射源识别过程中因卷积神经网络硬判决而无法识别未知源的问题，具有简单易行、识别高效的特点。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种具有联合鲁棒性的波束形成方法

当前第 / 件

基于孪生神经网络的电磁信号辐射源的未知模式识别方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F18_2135)

G06F18_00 G06F18_10 G06F18_15 G06F18_20 G06F18_21 G06F18_211 G06F18_2111 G06F18_2113 G06F18_2115 G06F18_213 G06F18_2131 G06F18_2132 G06F18_2134 G06F18_2135 G06F18_2136 G06F18_214 G06F18_22 G06F18_23 G06F18_231 G06F18_2321 G06F18_23213 G06F18_2323 G06F18_2337 G06F18_24 G06F18_241 G06F18_2411 G06F18_2413 G06F18_2415 G06F18_243 G06F18_2431 G06F18_2433 G06F18_2451 G06F18_25 G06F18_26 G06F18_27 G06F18_40 覆盖36个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：111 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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