摘要
本发明公开了一种针对电磁信号的特征增强与自主融合方法,属于电磁信号处理技术领域。本发明首先接收调制信号数据与辐射源个体信号数据,对基带信号进行分解,得到对应的小波变换序列与功率谱序列,之后构建针对电磁信号的特征增强与自主融合的模型,并训练针对电磁信号的特征增强与自主融合的模型,接收实际电磁信号后,对基带信号进行分解,进一步得到对应的小波变换序列与功率谱序列,最后利用训练好的模型得到对应的特征增强与自主融合的结果。本发明可解决复杂电磁环境下目标识别精度较低的技术问题,在选用适合的特征增强和自主融合策略基础上,对电磁目标识别起到显著的促进作用,对电磁目标的识别准确率具备较大的提升。
技术关键词
卷积神经网络模型
注意力机制
序列
融合方法
令牌
辐射源
卷积模块
电磁信号处理技术
离散小波变换
矩阵
IQ调制
sigmoid函数
多层感知机
通道
功率
积层
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融合检测方法
优化网络参数
多层次深度特征
输出特征