摘要
本发明涉及一种基于稀疏跨模态通信辐射源识别方法,由信号预处理模块、特征提取模块、跨模态模块和识别模块组成,所述信号预处理模块内包括辐射源信号的采集、对辐射源信号进行切片、切片之后得到时间序列和时频图两种模态,对时间序列和时频图分别进行归一化处理,标注辐射源类别标签和构建模态数据集,构建模态数据集中包括训练集、验证集、测试集。本方法通过使用MHACNN网络对辐射源的原始时间序列和时频图两种输入模态进行特征提取,然后利用联合稀疏表征获取表征能力更强的模态特征并进行跨模态融合提高对于辐射源的识别准确率。
技术关键词
辐射源识别方法
跨模态
信号预处理模块
辐射源类别
特征提取模块
字典
序列
模态特征
ADMM算法
卷积滤波器
编码器
随机梯度下降
识别模块
切片
训练集
融合方法
矩阵
输出特征
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眼睛状态检测方法
轻量级卷积神经网络
分类网络
特征提取模块
眼睛状态检测装置
灰度共生矩阵
人工智能模型
医学影像分析系统
Gabor滤波器
纹理特征
图像特征向量
检索分析方法
文本特征向量
索引
字段
故障定位方法
故障定位装置
数据融合算法
深度学习模型
故障检测