公开(公告)号：CN111050315B

公开(公告)日：2021-04-13

申请号：CN201911178040.4

申请日：2019-11-27

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 冯志勇 ,  黄赛 ,  于慧 ,  应山川 ,  宁帆

IPC: H04W12/71 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于多核双路网络的无线发射机识别方法，属于电磁领域；具体包括，首先、调制信号经过发射机进行功率放大后，发射给接收机进行采样接收，对接收信号进行统计特征处理得到循环谱，提取循环谱中的高峰密度值作为特征；然后，将所有特征值输入全连接的多核双路网络模块中，从循环谱中学习每个发射机的表征性特征，将得到的结果并集融合；通过训练多核双路网络模型后，对融合的特征结果进行测试，得到各测试特征对应的归一化的特征向量；并通过softmax分类器得到每个特征分别对应的概率值，选择概率值最大的即为最终待识别分类的无线发射机。本发明不仅简化计算的复杂度，同时减少由于噪声干扰导致分类效果不理想的情况。

公开(公告)号：CN111050315A

公开(公告)日：2020-04-21

申请号：CN201911178040.4

申请日：2019-11-27

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 冯志勇 ,  黄赛 ,  于慧 ,  应山川 ,  宁帆

IPC: H04W12/00 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于多核双路网络的无线发射机识别方法，属于电磁领域；具体包括，首先、调制信号经过发射机进行功率放大后，发射给接收机进行采样接收，对接收信号进行统计特征处理得到循环谱，提取循环谱中的高峰密度值作为特征；然后，将所有特征值输入全连接的多核双路网络模块中，从循环谱中学习每个发射机的表征性特征，将得到的结果并集融合；通过训练多核双路网络模型后，对融合的特征结果进行测试，得到各测试特征对应的归一化的特征向量；并通过softmax分类器得到每个特征分别对应的概率值，选择概率值最大的即为最终待识别分类的无线发射机。本发明不仅简化计算的复杂度，同时减少由于噪声干扰导致分类效果不理想的情况。