一种基于LMD分解智能分析的通信信号调制识别方法

    公开(公告)号:CN116232820A

    公开(公告)日:2023-06-06

    申请号:CN202210899383.5

    申请日:2022-07-28

    Abstract: 本发明一种基于LMD智能分析的通信信号调制识别方法,属于信号智能处理技术范畴,广泛应用于电子侦察信息获取领域,用于电子侦察中被截获目标信号的调制方式智能识别。本发明在传统的调制识别中引入了深度学习的思路,首先分析了常见通信调频信号的LMD特性,构建了由分解后部分分量组成的新型特征矩阵,该矩阵是可以表征调频信号多层次个体差异的有效特征域,且该特征域对噪声不敏感。在此基础上,将该特征矩阵与改进残差神经网络(ResNet)相结合,借助深度学习中的智能化特征提取与非线性映射分类方法,实现了通信调频信号的有效识别。该方法克服了人为特征提取及阈值设置带来的适应性差等缺陷,样本获取复杂度低,智能化程度高。

    一种基于光线寻优与电磁多域网格的目标定位识别方法

    公开(公告)号:CN115453455A

    公开(公告)日:2022-12-09

    申请号:CN202210948365.1

    申请日:2022-08-08

    Abstract: 本发明提供了一种基于光线寻优与电磁多域网格的目标定位识别方法,包括以下步骤:对目标空域进行三维网格剖分,对网格中的电磁信号信息进行编码,形成网格电磁信息编码,所述电磁信息编码包括频率信息编码、功率信息编码和调制信息编码;获取目标空域中待搜寻辐射源的电磁信号信息并进行编码,形成待搜寻辐射源电磁信息编码;根据待搜寻辐射源电磁信息编码和目标空域网格电磁信息编码,在目标空域三维网格中利用光线寻优算法,获取待搜寻辐射源的位置。本发明基于电磁多域网格的多域电磁数据统一关联及立体化呈现优势实现了多维电磁频谱信息的综合利用,更能真实全面反映目标辐射源的变化信息,提升了目标定位识别的精确性和可靠性。

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