一种改进基于深度学习融合多层级时频分析的卫星导航欺骗检测系统及其检测方法

AITNT
正文
推荐专利
一种改进基于深度学习融合多层级时频分析的卫星导航欺骗检测系统及其检测方法
申请号:CN202411846319
申请日期:2024-12-16
公开号:CN119916403A
公开日期:2025-05-02
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种改进基于深度学习融合多层级时频分析的卫星导航欺骗检测系统及其检测方法,系统包括时频变换模块、时频图像处理模块和神经网络分类模块;时频变换模块包括短时傅里叶变换、连续小波变换和Margenau‑Hill变换的时频变换方式,时频变换模块直接由中频数字信号作为输入,克服了由于前端不同而导致输入信号存在差异的缺陷;时频图像处理模块由时频规范化模块、灰度处理模块和多通道图像融合模块组成;多通道图像融合模块融合三类时频变换特征,不同的时频变换方法在不同的信号特性和环境条件下呈现出各异的性能表现,融合多层级时频分析方法赋予系统更强大的信号智能适应性,使其在面对各类信号类型和复杂场景时表现卓越,并提高抗噪声的性能。
技术关键词
深度学习融合 神经网络分类 欺骗检测系统 短时傅里叶变换 图像处理模块 连续小波变换 欺骗干扰信号 多通道 层级 变换特征 输出端 移动窗函数 时频分析方法 图像数据处理 输入端 频率 仿真数据
系统为您推荐了相关专利信息
1
基于延拓自相关和滑动时频同步平均的电机滚动轴承故障特征提取方法
故障特征提取方法 电机滚动轴承 时频同步 故障特征信息 短时傅里叶变换
2
一种周扫红外探测器控制方法及系统
红外热成像组件 镜组件 红外探测器 周期 光源
3
锅炉燃烧数字化监测与三维可视化系统
三维可视化系统 光谱气体分析仪 红外热电偶 压差变送器 服务器
4
基于动态信息学习的风险预测方法及装置
风险预测方法 保留特征 神经网络分类器 度量 变量
5
基于线路载波的故障定位方法和系统
故障定位方法 历史故障数据 载波 信号监测装置 短时傅里叶变换
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