[发明专利]基于深度卷积神经网络的干扰识别模型的智能识别系统及识别方法有效
| 申请号： | 201911307930.0 | 申请日： | 2019-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN110996343B | 公开（公告）日： | 2023-06-30 |
| 发明（设计）人： | 宋绯;蔡源;陈瑾;徐煜华;崔丽;宋轩;初晓婧;张潇 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军陆军工程大学 |
| 主分类号： | H04W24/06 | 分类号： | H04W24/06;G06N3/0464;G06N3/09 |
| 代理公司： | 北京力量专利代理事务所(特殊普通合伙) 11504 | 代理人： | 姚远方 |
| 地址： | 210007 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 一种基于深度卷积神经网络的干扰识别模型及智能识别算法，对该基于深度卷积神经网络的干扰识别模型做如下刻画：用于干扰识别的接收机对单个或多个干扰机发出的干扰信号进行收集数据，将作为接收端该接收机的频谱瀑布图作为网络输入层进行若干训练，达到足够拟合度训练模型后，根据已训练保存模型及其接收端的频谱瀑布，作为网络输入进行在线识别。结合其它结构或方法使得模型完备，物理意义清晰，设计算法合理有效，能够较好的刻画基于深度卷积神经网络算法的干扰识别场景。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 卷积 神经网络 干扰 识别 模型 智能 系统 方法 | ||
【主权项】：
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