[发明专利]一种基于卷积神经网络的未知信号辐射源识别方法有效
| 申请号： | 202011100248.7 | 申请日： | 2020-10-15 |
| 公开（公告）号： | CN112183659B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 袁泽霖;林静然;王沙飞;杨健;邵怀宗;利强;潘晔;张伟 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学;鹏城实验室 |
| 主分类号： | G06F18/2135 | 分类号： | G06F18/2135;G06F18/23;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙) 11870 | 代理人： | 李林合 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及信号辐射源识别技术领域，公开了一种基于卷积神经网络的未知信号辐射源识别方法。该方法包括利用已知源数据训练卷积神经网络模型，提取已知源在神经网络末端层的高维度向量，对高维度向量进行PCA降维得到低维度向量，计算已知源的低维度向量中心，提取待测源在神经网络末端层的高维度向量，对高维度向量进行PCA降维得到低维度向量，计算待测源的低维度向量与已知源的低维度向量中心之间的欧式距离，根据欧式距离对待测信号辐射源进行判决。本发明解决了现有信号辐射源识别过程中因卷积神经网络硬判决而无法识别未知源的问题，具有简单易行、识别高效的特点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 未知 信号 辐射源 识别 方法 | ||
【主权项】：
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