[发明专利]辐射源识别方法、装置及辐射源识别模型创建方法、装置

权利要求书

1.一种辐射源识别方法，其特征在于，包括：

获取待识别辐射源所发出信号的时域数据；

根据所述待识别辐射源所发出信号的时域数据得到所述待识别辐射源所发出信号的暂态信号；包括：对所述待识别辐射源所发出信号的时域数据进行短时傅里叶变换，得到待识别辐射源所发出信号的能量包络；根据待识别辐射源所发出信号的能量包络最大值与能量包络最小值计算自适应阈值；从待识别辐射源所发出信号的能量包络中选取能量包络值大于自适应阈值的第一个点，得到暂态信号的起始点；根据所述暂态信号的起始点、暂态时间长度以及采样率得到待识别辐射源所发出信号的暂态信号；

从所述待识别辐射源所发出信号的暂态信号中提取多尺度离散熵特征和精细复合多尺度离散熵特征，将所述多尺度离散熵特征和精细复合多尺度离散熵特征进行组合，得到待识别辐射源所发出信号的熵特征向量组合；

将所述待识别辐射源所发出信号的熵特征向量组合输入到辐射源识别模型中，获得关于待识别辐射源个体身份信息的识别结果；其中，

所述辐射源识别模型是将个体身份信息已知的辐射源所发出信号的熵特征向量以及所述辐射源的个体身份信息作为样本数据，采用机器学习方式训练得到的用于获取待识别辐射源的个体身份信息的模型；所述个体身份信息包括个体的种类、型号以及标识号的信息。

2.根据权利要求1所述的辐射源识别方法，其特征在于，所述辐射源识别模型所基于的样本数据中包括待识别辐射源所发出信号的熵特征向量组合以及待识别辐射源的个体身份信息。

3.一种辐射源识别模型创建方法，其特征在于，包括：

获取多个辐射源所发出信号的时域数据以及所述多个辐射源的个体身份信息；

根据所述多个辐射源所发出信号的时域数据，得到所述多个辐射源所发出信号的暂态信号；包括：对辐射源所发出信号的时域数据进行短时傅里叶变换，得到辐射源所发出信号的能量包络；根据辐射源所发出信号的能量包络最大值与能量包络最小值计算自适应阈值；从辐射源所发出信号的能量包络中选取能量包络值大于自适应阈值的第一个点，得到暂态信号的起始点；根据所述暂态信号的起始点、暂态时间长度以及采样率得到辐射源所发出信号的暂态信号；

从所述多个辐射源所发出信号的暂态信号中分别提取多尺度离散熵和精细复合多尺度离散熵，将所述多个辐射源中的每一个辐射源所发出信号的暂态信号的多尺度离散熵特征和精细复合多尺度离散熵特征分别进行组合，得到多个辐射源所发出信号的熵特征向量组合；

将所述多个辐射源所发出信号的熵特征向量组合以及所述多个辐射源的个体身份信息作为样本数据，采用机器学习方式训练模型，得到用于识别辐射源个体身份信息的辐射源识别模型。

4.根据权利要求3所述的辐射源识别模型创建方法，其特征在于，所述采用机器学习方式训练模型包括：

采用交叉验证支持向量机的方式训练模型；

或，采用K近邻算法训练模型。

5.根据权利要求3所述的辐射源识别模型创建方法，其特征在于，所述多个辐射源包括多个同种类的不同辐射源个体。