基于多核卷积神经网络的卫星通信恶意干扰识别方法

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基于多核卷积神经网络的卫星通信恶意干扰识别方法
申请号:CN202411592172
申请日期:2024-11-08
公开号:CN119483712A
公开日期:2025-02-18
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于多核卷积神经网络的卫星通信恶意干扰识别方法,属于卫星通信技术领域。其包括:对卫星通信传输链路的接收信号进行模数转换,得到待处理数据;从不同维度对数据进行变换处理,设定处理维度为;构建多核卷积神经网络干扰识别模型,并以有监督方式对模型进行迭代训练;使用训练好的多核卷积神经网络干扰识别模型进行卫星通信链路恶意干扰的识别,获得识别结果。该方法可在卫星通信链路的干信比和干噪比较低时,获得相对较高的干扰识别准确率,能够有力支撑天基电磁态势感知等应用。
技术关键词
干扰识别模型 恶意干扰 卫星通信链路 短时傅里叶变换 识别方法 卷积神经网络识别 神经网络输出层 信号 卫星通信技术 训练样本数据 计算机仿真 信道 标识 非线性 级联 参数 符号
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