[发明专利]基于深度残差网络的通信协议信号识别方法有效
| 申请号： | 201811159916.6 | 申请日： | 2018-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN109274621B | 公开（公告）日： | 2021-05-14 |
| 发明（设计）人： | 查雄;秦鑫;杨司韩;彭华;许漫坤;李广 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 |
| 主分类号： | H04L27/00 | 分类号： | H04L27/00 |
| 代理公司： | 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 | 代理人： | 周艳巧 |
| 地址： | 450000 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明属于无线电信号识别技术领域，特别涉及一种基于深度残差网络的通信协议信号识别方法，包含：对样本库中通信协议信号进行时频分析，将信号的时频谱图转换成灰度图像；利用灰度图像对深度残差网络模型进行训练；通过训练后的深度残差网络模型对传输过程中所训练的特定通信协议信号进行检测识别。本发明将深度残差网络运用到通信信号识别领域，克服传统方法对信号质量要求高、先验信息需求多等缺陷；在低信噪比，多径时延，多普勒频偏，以及信号部分特征被强干扰噪声所遮挡的情况下，依旧能准确识别协议类别，不依赖接收信号先验信息，可以直接对中频接收信号进行处理，性能稳健、运行高效，为后续该领域的相关研究提供思路，具有较强实际应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 网络 通信协议 信号 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度残差网络的通信协议信号识别方法，其特征在于，包含如下内容：对样本库中通信协议信号进行时频分析，将信号的时频谱图转换成灰度图像；利用灰度图像对深度残差网络模型进行训练；通过训练后的深度残差网络模型对传输过程中所训练的特定通信协议信号进行检测识别。
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