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摘 要:本发明涉及基于小波神经网络的多无人机射频信号识别方法,包括以下步骤:对射频信号分别进行小波分解预处理;对射频信号的特征分别进行统计;对射频信号的特征进行优化;构建射频信号特征矩阵;运用小波神经网络建模分析方法对特征矩阵进行训练,获得最优权值、尺度及平移因子;根据最优权值、尺度及平移因子,运用判别运算公式,对待测射频信号特征矩阵进行运算,以确定待测射频信号中是否包含无人机射频信号。该方法可以不发射电磁波,仅接收无人机自身发射的射频信号,在保证不暴露身份的条件下实现远距离的探测,抗干扰的性能强,分辨率较高,环境适应性强。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201911250399.8 | 专利名称: | 基于小波神经网络的多无人机射频信号识别方法 |
申请日: | 2019-12-09 | 申请/专利权人 | 江汉大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 湖北省武汉市沌口经济技术开发区新江大路8号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/00搜分类 网络传输 射频信号 信号识别搜索 |
公开/公告日: | 2022-12-27 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111339816B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |