公开(公告)号：CN116662883A

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310652479.6

申请日：2023-06-02

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 闫晓鹏 ,  安泰 ,  代健 ,  郝新红 ,  韩燕文 ,  黄鼎琨 ,  张锦玉 ,  宋承天

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/10 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开的一种基于循环均值的时频图与深度学习联合的信号识别方法，属于无线电探测识别领域。本发明实现方法为：利用辐射源信号的循环均值进行信号预处理，在分析辐射源信号典型调制类型的循环均值的基础上，计算多辐射源信号的循环均值，把时域序列转换为循环域，并通过循环频率控制序列长度，平衡抑噪效果与运算耗时，实现低信噪比下多辐射源信号的抑噪；利用IFFT将抑噪后的信号转换为时域信号；通过CWD时频分析取得多辐射源信号时频图，使用YOLOv5深度网络模型作为分类器，对接收到的多辐射源信号进行分选识别，进而能够在低信噪比环境下实现对多个辐射源信号进行有效的分选识别，提高信号识别精度和效率。