公开(公告)号：CN118898015A

公开(公告)日：2024-11-05

申请号：CN202410928253.9

申请日：2024-07-11

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 聂伟 ,  张中洋 ,  谢良波 ,  周牧

IPC: G06F18/241 ,  H04W12/79 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于梅尔倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient,MFCC)与门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)模型的辐射源识别方法与系统，属于目标识别领域，包括信号处理模块、分类识别模块，适用于辐射源的识别与分类领域，其主要思想为：对射频模块发出的无线信号进行采集；对采集到的信号提取其梅尔倒谱系数特征；将特征放入GRU网络模型中进行分类识别。本发明还公开了一种采用上述方法的基于梅尔倒谱系数与GRU模型的辐射源识别系统。本发明可以识别辐射源种类以及其是否属于合法设备。

公开(公告)号：CN119719898A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202411780417.4

申请日：2024-12-05

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 聂伟 ,  张中洋 ,  谢良波 ,  周牧

IPC: G06F18/241 ,  G01S7/41 ,  G10L25/51 ,  G10L25/18 ,  G10L25/24 ,  G10L19/02 ,  G10L19/26 ,  G06F18/2131 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种无人机探测与识别方法，属于无人机探测技术领域，包括无人机信号的采集；无人机信号的特征提取；无人机信号的分类；无人机定位参数的估计。首先通过软件无线电设备采集无人机图传信号，在不做预处理的情况下提取梅尔倒谱系数(MFCC)特征，然后使用门控循环单元神经网络模型(GRU)对所提特征进行分类识别，最后利用正则化正交匹配追踪算法(ROMP)估计无人机定位参数对无人机进行定位。本方法使用MFCC作为射频指纹特征进行分类识别，其受天气、光线、噪声等环境影响较传统无人机识别方法小、精度高、识别速度快，且使用ROMP估计定位参数，无人机三维定位误差小于1米。