一种基于多域特征融合的辐射源个体识别方法
授权
摘要
本发明属于信息侦测识别技术领域，具体涉及一种基于多域特征融合的辐射源个体识别方法。本发明针对现有辐射源个体识别方法中存在的特征信息不全面，分类器泛化能力弱，专家分析主观性强，辐射源个体识别率低等问题，通过融合时域、时频域和高阶域等多域特征，并设计多层神经网络模型作为分类器进而实现辐射源个体识别。融合多域特征解决了特征信息不全面的问题，采用神经网络模型进行识别分类，避免了识别时依赖辐射源信号调制方式等先验信息和专家系统的主观性较强等问题。同时，神经网络模型提升了系统的泛化能力，得到较好的辐射源个体识别效果。
基本信息
专利标题 ：
一种基于多域特征融合的辐射源个体识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111767848A
申请号 ：
CN202010606863.9
公开（公告）日 ：
2020-10-13
申请日 ：
2020-06-29
授权号 ：
CN111767848B
授权日 ：
2022-04-12
发明人 ：
高敬鹏王旭项建弘王甫高路白锦良秦鹏王上月
申请人 ：
哈尔滨工程大学
申请人地址 ：
黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号哈尔滨工程大学科技处知识产权办公室
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN202010606863.9
主分类号 ：
G06K9/00
IPC分类号 ：
G06K9/00 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G01S7/02
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
法律状态
2022-04-12 ：
授权
2020-10-30 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20200629
申请日 : 20200629
2020-10-13 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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