[发明专利]一种基于机器学习的射频分类识别方法在审
| 申请号： | 202310392162.3 | 申请日： | 2023-04-12 |
| 公开（公告）号： | CN116432103A | 公开（公告）日： | 2023-07-14 |
| 发明（设计）人： | 张跃宇;刘乐泉;李晖;陈杰;王勇 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F18/241 | 分类号： | G06F18/241;G06F18/213;G06N3/0442;G06N3/08;G06F17/14 |
| 代理公司： | 西安嘉思特知识产权代理事务所(普通合伙) 61230 | 代理人： | 王丹 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于机器学习的射频分类识别方法，包括：步骤1：获取待测射频信号；步骤2：对待测射频信号进行时频分析，得到对应的二维信号矩阵；步骤3：根据频谱功率对二维信号矩阵进行采样，得到对应的二维特征矩阵；步骤4：将二维特征矩阵输入训练完成的长短期记忆网络分类模型中，得到待测射频信号的分类结果。本发明的基于机器学习的射频分类识别方法，通过对原始射频信号进行短时距傅里叶变换并提取相应的时频联合分布特征，获取了时频域信息，与其它射频分类识别方案相比，本发明获取的频域信息随时间变化的部分信息，具有更加完善的频谱特性，适合用来解决复杂的射频分类识别问题，分类识别准确度更高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 射频 分类 识别 方法 | ||
【主权项】：
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