[发明专利]一种基于多域特征融合的辐射源个体识别方法有效
| 申请号： | 202010606863.9 | 申请日： | 2020-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN111767848B | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 高敬鹏;王旭;项建弘;王甫;高路;白锦良;秦鹏;王上月 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工程大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01S7/02 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明属于信息侦测识别技术领域，具体涉及一种基于多域特征融合的辐射源个体识别方法。本发明针对现有辐射源个体识别方法中存在的特征信息不全面，分类器泛化能力弱，专家分析主观性强，辐射源个体识别率低等问题，通过融合时域、时频域和高阶域等多域特征，并设计多层神经网络模型作为分类器进而实现辐射源个体识别。融合多域特征解决了特征信息不全面的问题，采用神经网络模型进行识别分类，避免了识别时依赖辐射源信号调制方式等先验信息和专家系统的主观性较强等问题。同时，神经网络模型提升了系统的泛化能力，得到较好的辐射源个体识别效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 融合 辐射源 个体 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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