[发明专利]一种基于持续学习和联合特征提取的特定辐射源识别方法在审
| 申请号： | 202210316468.6 | 申请日： | 2022-03-28 |
| 公开（公告）号： | CN114757224A | 公开（公告）日： | 2022-07-15 |
| 发明（设计）人： | 闫文君;谭凯文;凌青;于柯远;朱子强;张立民;王程昱;段可欣 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军海军航空大学航空作战勤务学院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 单冠飞 |
| 地址： | 264001 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于持续学习和联合特征提取的特定辐射源识别方法，其中，该方法包括：获取多个辐射源的信号并对多个辐射源的信号进行信号处理；将信号处理后的多个辐射源的信号输入训练好的多个连续增量深度极限学习机，并将训练好的多个连续增量深度极限学习机作为分类器以输出决策；使用投票算法对单个连续增量深度极限学习机的输出决策进行融合，选取置信度最高的一类作为分类结果以识别特定辐射源。本发明在少量样本下的识别精度依然较高，能够实现对采集样本的连续有监督识别，有效满足数据库动态更新的需求，对不同调制方式、载波频率和收发距离均能表现出良好兼容性，能够对多个发射极进行有效识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 持续 学习 联合 特征 提取 特定 辐射源 识别 方法 | ||
【主权项】：
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