[发明专利]基于卷积神经网络的卫星导航干扰信号识别装置及其方法有效
| 申请号： | 201910772412.X | 申请日： | 2019-08-20 |
| 公开（公告）号： | CN110515096B | 公开（公告）日： | 2023-03-31 |
| 发明（设计）人： | 陈鹏;高林霞;曹振新;许湘剑;汤湘伟 | 申请（专利权）人： | 东南大学;扬州步微科技有限公司;中电科技扬州宝军电子有限公司 |
| 主分类号： | G01S19/01 | 分类号： | G01S19/01;G06F18/241;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 叶倩 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： |
本发明公开了一种基于卷积神经网络的卫星导航干扰信号识别装置及其方法，基于CNN深度学习网络在二维数据处理上的优势，干扰信号通过多通道重复的方式，创新性地将降采样之后的一维干扰信号转换为二维图像形式，并以此为基础构建出用于干扰信号识别的卷积神经网络，所述深度学习网络包含三个卷积层，分别包含32个3 |
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| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 卫星 导航 干扰 信号 识别 装置 及其 方法 | ||
【主权项】：
1.基于卷积神经网络的卫星导航干扰信号识别方法，其特征在于，主要包括以下步骤：/nS1，信号预处理：将一维卫星导航典型干扰信号转换为二维图像；/nS2，卷积神经网络构建：所述深度学习网络包含三个卷积层，分别包含32个3×3的卷积层，16个3×3的卷积层和16个3×3的卷积层，每一个卷积层之后引入归一化层，每一个归一化层之后引入池化层，最后加上全连接层作为输出层，所述卷积层均选择ReLU作为激活函数，所述全连接层采用softmax作为激活函数；/nS3，训练分类：将二维图像输入步骤S2的卷积神经网网络，对信号自动提取特征，并通过训练完成分类识别，最后输出干扰信号的识别分选结果。/n
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