[发明专利]一种基于集成神经网络和信号图的辐射源识别方法在审
| 申请号： | 202211093231.2 | 申请日： | 2022-09-08 |
| 公开（公告）号： | CN116304611A | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 李奇真;梁先明;曾翔宇;陈文洁;刘勇;符洁 | 申请（专利权）人： | 中国电子科技集团公司第十研究所 |
| 主分类号： | G06F18/213 | 分类号： | G06F18/213;G06F18/24;G06N3/084;G01S7/41 |
| 代理公司： | 成都九鼎天元知识产权代理有限公司 51214 | 代理人： | 王会改 |
| 地址： | 610000 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于集成神经网络和信号图的辐射源识别方法，包括以下步骤：提取辐射源数据的信号序列；构建信号序列的信号图；将信号序列与信号图输入到集成神经网络，提取信号序列特征与图特征，并进行特征拼接组成集成特征；将信号序列特征、图特征和集成特征分别放入序列分类器、图分类器和集成分类器，计算得到辐射源信号的分类结果；损失值反向传播，更新模块参数。本发明能够有效提高辐射源识别性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 集成 神经网络 信号 辐射源 识别 方法 | ||
【主权项】：
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