[发明专利]一种电磁信号开集识别方法有效
| 申请号： | 201910126528.6 | 申请日： | 2019-02-20 |
| 公开（公告）号： | CN109871805B | 公开（公告）日： | 2020-10-27 |
| 发明（设计）人： | 周华吉;杨小牛;郑仕链 | 申请（专利权）人： | 中国电子科技集团公司第三十六研究所 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京天达知识产权代理事务所(普通合伙) 11386 | 代理人： | 胡时冶;田英楠 |
| 地址： | 314033 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种电磁信号开集识别方法，属于信号处理技术领域，解决了现有开集识别方法判别准确率低、性能较差的问题。步骤如下：获取电磁信号样本集及各电磁信号样本所属类别；将所述电磁信号样本集分为训练集和测试集；利用训练集训练卷积神经网络，利用测试集对训练后的卷积神经网络进行评估，得到最优卷积神经网络；根据最优卷积神经网络，构造特征参数weibull分布模型；利用最优卷积神经网络对未知电磁信号进行开集识别，并根据构造的特征参数weibull分布模型判断识别结果的准确性。该方法有效提高了电磁信号开集识别的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 电磁 信号 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种电磁信号开集识别方法，其特征在于，步骤如下：获取电磁信号样本集及各电磁信号样本所属类别；将所述电磁信号样本集分为训练集和测试集；利用训练集训练卷积神经网络，利用测试集对训练后的卷积神经网络进行评估，得到最优卷积神经网络；根据最优卷积神经网络，构造特征参数weibull分布模型；利用最优卷积神经网络对未知电磁信号进行开集识别，并根据构造的特征参数weibull分布模型判断识别结果的准确性。
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