一种基于梅尔倒谱系数与GRU模型的辐射源识别方法与系统

AITNT
正文
推荐专利
一种基于梅尔倒谱系数与GRU模型的辐射源识别方法与系统
申请号:CN202410928253
申请日期:2024-07-11
公开号:CN118898015A
公开日期:2024-11-05
类型:发明专利
摘要
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。
技术关键词
梅尔倒谱系数 辐射源识别方法 射频模块 GRU神经网络 辐射源类别 状态更新 识别系统 双曲正切函数 门控循环单元 频谱分析仪 识别模块 信号处理模块 数据 无线电 训练集 滤波器 非线性
系统为您推荐了相关专利信息
1
工程数据资产中知识产权脱敏方法及设备
脱敏方法 神经网络模型 GRU神经网络 资产 人工智能模型
2
一种输电线路短路识别方法及设备
梅尔倒谱系数 声纹特征 识别神经网络 线路 短路识别方法
3
基于随机连接网络的辐射源识别模型训练方法及识别方法
识别模型训练方法 辐射源识别方法 前馈神经网络 样本 参数
4
基于深度学习的科里奥利质量流量计测量校准方法及系统
门控循环网络 科里奥利 流量计 校准方法 皮尔逊相关系数
5
一种基于早期循环数据预测锂离子电池寿命的方法
超参数 GRU神经网络 曲线 建立预测模型 门控循环神经网络
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号