[发明专利]一种无线电测向方法、装置以及可读存储介质

权利要求书

1.一种无线电测向方法，其特征在于，所述方法包括：

接收信号源所发送的无线电信号，并根据所述无线电信号获取对应的无线电特征信息；

将所获取的无线电特征信息输入于已预训练的深度神经网络模型进行训练，生成多个表征对应于信号来波方向序列的结果数据以及对应的概率值；

选取所述结果数据中最大概率值所对应的方向节点，并根据所述方向节点选取上一方向节点所对应的第一概率值和下一方向节点所对应的第二概率值；

结合所述最大概率值、第一概率值和第二概率值，确定所述无线电信号的来波方向。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述无线电信号由N元天线阵接收；所述深度神经网络模型包括输入层和输出层，其中所述输入层中神经元数为N*(N-1)，N＞1，所述输出层中神经元数为M+1，M＞1，M为来波方向序列数量。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述深度神经网络模型为长短期记忆网络LSTM。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述信号来波方向序列的角度范围为α_l～α_u，并且α_u＝α_l+Δα，其中α_l为角度下限，α_u为角度上限，Δα为角度间隔。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述结合所述最大概率值、第一概率值和第二概率值，确定所述无线电信号的来波方向，包括：

其中n^*＝arg max[output(α_l+nΔα)]，n＝0,1，…M,f₀＝log[output(α_l+n^*Δα)]，f_-1＝log[output(α_l+(n^*-1)Δα)]，f₁＝log[output(α_l+(n^*+1)Δα)]，output(α_l+nΔα)为各个方向节点的概率值，output(α_l+n^*Δα)为所述最大概率值，output(α_l+(n^*-1)Δα)为所述第一概率值，output(α_l+(n^*+1)Δα)为所述第二概率值。

6.一种无线电测向装置，其特征在于，所述装置包括：

信号接收模块，用于接收信号源所发送的无线电信号，并根据所述无线电信号获取对应的无线电特征信息；

信号预测模块，用于将所获取的无线电特征信息输入于已预训练的深度神经网络模型进行训练，生成多个表征对应于信号来波方向序列的结果数据以及对应的概率值；

插值获取模块，用于选取所述结果数据中最大概率值所对应的方向节点，并根据所述方向节点选取上一方向节点所对应的第一概率值和下一方向节点所对应的第二概率值；

方向确定模块，用于结合所述最大概率值、第一概率值和第二概率值，确定所述无线电信号的来波方向。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述无线电信号由N元天线阵接收；所述深度神经网络模型包括输入层和输出层，其中所述输入层中神经元数为N*(N-1)，N＞1，所述输出层中神经元数为M+1，M＞1，M为来波方向序列数量。

8.根据权利要求6或7所述的装置，其特征在于，所述深度神经网络模型为长短期记忆网络LSTM。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述信号来波方向序列的角度范围为α_l～α_u，并且α_u＝α_l+Δα，其中α_l为角度下限，α_u为角度上限，Δα为角度间隔。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质包括一组计算机可执行指令，当所述指令被执行时用于执行权利要求1-5任一项所述的无线电测向方法。