[发明专利]一种基于智能图像分析的短波莫尔斯报文自动识别方法有效
| 申请号： | 201910116006.8 | 申请日： | 2019-02-15 |
| 公开（公告）号： | CN109861932B | 公开（公告）日： | 2021-09-03 |
| 发明（设计）人： | 王成;王鼎;杨宾;唐涛;张莉;尹洁昕;李崇;吴志东;贾昌贵 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 |
| 主分类号： | H04L15/24 | 分类号： | H04L15/24;H04L17/16;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 | 代理人： | 陈勇 |
| 地址： | 450000 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于智能图像分析的短波莫尔斯报文自动识别方法。该方法包括：步骤1、根据训练莫尔斯信号的码速率和系统采样率，在本地生成所述训练莫尔斯信号的码字样本，组成训练样本集；步骤2、生成所述训练样本集中各样本信号的修正语谱图；步骤3、将所述各样本信号的修正语谱图作为卷积神经网络的输入，采用迁移学习方法训练卷积神经网络；步骤4、对接收的目标莫尔斯信号进行码字截取得到所述目标莫尔斯信号的所有码字数据，并按照步骤2生成各码字数据的修正语谱图；步骤5、利用训练好的卷积神经网络对所述目标莫尔斯信号的各码字数据的修正语谱图进行识别，输出与所述修正语谱图对应的码字。本发明可提高莫尔斯信号报文识别效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 智能 图像 分析 短波 莫尔 报文 自动识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于智能图像分析的短波莫尔斯报文自动识别方法，其特征在于，包括：步骤1、根据训练莫尔斯信号的码速率和系统采样率，在本地生成所述训练莫尔斯信号的码字样本，组成训练样本集；步骤2、生成所述训练样本集中各样本信号的修正语谱图；步骤3、将所述各样本信号的修正语谱图作为卷积神经网络的输入，采用迁移学习方法训练卷积神经网络；步骤4、对接收的目标莫尔斯信号进行码字截取得到所述目标莫尔斯信号的所有码字数据，并按照步骤2生成各码字数据的修正语谱图；步骤5、利用训练好的卷积神经网络对所述目标莫尔斯信号的各码字数据的修正语谱图进行识别，输出与所述修正语谱图对应的码字。
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