[发明专利]信号识别方法、装置、电子设备与存储介质

权利要求书

1.一种信号识别方法，其特征在于，包括：

获取待识别信号，所述待识别信号包括N路接收信号，不同接收信号是利用不同通道接收到的，其中的N大于或等于2；

合并所述N路接收信号，并提取合并后信号的累积量特征作为所述待识别信号的累积量特征；

计算每两路接收信号之间的互相关特征，得到L组互相关特征；其中的L大于或等于1；

根据所述待识别信号的累积量特征与所述L组互相关特征，识别所述待识别信号所属的目标信号类别，具体包括：

将所述待识别信号的累积量特征与所述L组互相关特征输入度量网络，获取当前度量特征；所述度量网络被训练为能够根据所输入的累积量特征与互相关特征映射出相应的度量特征；

根据所述当前度量特征与多个参考度量特征之间的相似度，确定所述目标信号类别，其中，不同参考度量特征对应于不同的信号类别。

2.根据权利要求1所述的信号识别方法，其特征在于，所述参考度量特征是其对应的信号类别下多组已知信号的度量特征的平均值；每组已知信号中均包含多路子信号，且多路子信号是利用不同通道接收到的；每组已知信号的度量特征是将该组已知信号的累积量特征与互相关特征输入所述度量网络后获取到的。

3.根据权利要求1所述的信号识别方法，其特征在于，根据所述当前度量特征与多个参考度量特征之间的相似度，确定所述目标信号类别，包括：

计算所述当前度量特征与每个参考度量特征之间的欧式距离，得到多个欧式距离；

若所述多个欧式距离中的最小欧式距离小于预设的距离门限，则确定计算出所述最小欧式距离的参考度量特征所对应的信号类别为所述目标信号类别。

4.根据权利要求3所述的信号识别方法，其特征在于，根据所述当前度量特征与多个参考度量特征之间的相似度，确定所述目标信号类别，还包括：

若所述最小欧式距离大于所述距离门限，则确定所述待识别信号为未知类别的无人机信号。

5.根据权利要求1至4任一项所述的信号识别方法，其特征在于，所述互相关特征包括以下至少之一：

对应的两路接收信号之间的互相关系数；

所述互相关系数的相位；

对应的两路接收信号的时变互相关函数的函数值的统计特征。

6.根据权利要求5所述的信号识别方法，其特征在于，若所述互相关特征包括所述统计特征，则：计算每两路接收信号之间的互相关特征，得到L组互相关特征，包括：

针对于所述N路接收信号中任意的第一接收信号与第二接收信号，确定所述第一接收信号与所述第二接收信号的时变互相关函数；

计算所述时变互相关函数的函数值在多个函数值区间的分布概率，得到概率分布信息；所述概率分布信息包括每个函数值区间所对应的概率值；

在所述多个函数值区间中，确定对应概率值最大的至少一个函数值区间为目标区间；

确定所述目标区间内所述时变互相关函数的累积概率与抖动范围，以利用所述累积概率与所述抖动范围作为所述统计特征。

7.根据权利要求6所述的信号识别方法，其特征在于，确定所述第一接收信号与所述第二接收信号的时变互相关函数，包括：

将所述第一接收信号与所述第二接收信号共轭相乘，并基于固定长度执行滑动平均操作，得到所述时变互相关函数。

8.根据权利要求1至4任一项所述的信号识别方法，其特征在于，所述累积量特征包括以下至少之一：

对应信号的二阶累积量；

对应信号的三阶累积量；

对应信号的四阶累积量；

对应信号的五阶累积量；

对应信号的六阶累积量；

对应信号的七阶累积量；

对应信号的八阶累积量。