[发明专利]一种基于差分等势星球图的射频信号基因特征提取方法

权利要求书

1.一种基于差分等势星球图的射频信号基因特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

S01：采集待识别的通信辐射源个体的射频基带信号；

S02：将射频基带信号的进行差分和归一化处理得到差分星座图；

S03：根据差分星座图中点密度分布情况，对不同密度区域进行颜色区分，得到差分等势星球图；

S04：利用预先训练好的神经网络对差分等势星球图进行识别，得到基于差分等势星球图特征的通信辐射源个体识别结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于差分等势星球图的射频信号基因特征提取方法，其特征在于，步骤S02的过程包括：

对于射频基带信号其中t为采样点位置，x(t)为发射机基带信号，f_t为发射机载波频率；

差分处理表示为：

其中：d(t)为差分处理后的信号，y^*为y的共轭值；n为1；e^-j2πθn为相位旋转因子；r(t)为接收机接收到的信号且r(t)＝s(t)，f_r为接收机载波频率，为接收机接收信号时的相位误差。

3.根据权利要求1所述的一种基于差分等势星球图的射频信号基因特征提取方法，其特征在于，步骤S01的过程包括：利用频谱仪以预先设定的采样频率和采样时间，分别对待识别的通信辐射源个体的射频基带信号进行采集。

4.根据权利要求3所述的一种基于差分等势星球图的射频信号基因特征提取方法，其特征在于，步骤S01中，还包括对采集到的射频基带信号进行数据扩充步骤：通过方差轨迹变点检测算法过滤出信号噪声段的有效数据传输段，再对有效数据传输段进行切片处理，得到切片后的若干射频基带信号。

5.根据权利要求1所述的一种基于差分等势星球图的射频信号基因特征提取方法，其特征在于，所述神经网络为深度卷积神经网络，训练过程为：从差分等势星球图中分出部分作为训练样本，其余作为识别样本，设置深度卷积神经网络的参数结构，随后导入训练样本进行训练，得到训练后的深度卷积神经网络。

6.根据权利要求1所述的一种基于差分等势星球图的射频信号基因特征提取方法，其特征在于，所述对不同密度区域进行颜色区分，包括：根据点的密度差别进行渐变着色，然后再根据密度差别调整着色的亮度，其中亮度随密度增加而降低。