[发明专利]一种基于度量学习的辐射源未知信号识别方法在审
申请号: | 202110305589.6 | 申请日: | 2021-03-19 |
公开(公告)号: | CN113011346A | 公开(公告)日: | 2021-06-22 |
发明(设计)人: | 夏毓;何彬彬;张伟;李昊 | 申请(专利权)人: | 电子科技大学 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 电子科技大学专利中心 51203 | 代理人: | 陈一鑫 |
地址: | 611731 四川省成*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | 该发明公开了一种基于度量学习的辐射源未知信号识别方法,属于信号检测领域。选取时频特征作为信号个体间指纹特征应用于信号识别任务。本发明旨在解决在样本较少的情况下,针对传统神经网络需要大量样本的问题,提出一种基于度量学习的辐射源未知信号识别方法,通过嵌入函数对特进行一维化,求得每个辐射源的一维化向量“中心”,计算每个未知信号样本到各个辐射源“中心”的距离,最后根据距离大小完成辐射源的未知信号识别任务。该发明使用相对较少的样本数进行信号识别,可以识别出在训练数据中从未出现的样本,并且可以达到较高的识别准确率。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 度量 学习 辐射源 未知 信号 识别 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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