【技术实现步骤摘要】
一种电磁信号开集识别方法、装置和电子设备
[0001]本申请涉及信号处理
，尤其涉及一种电磁信号开集识别方法、 装置和电子设备。
技术介绍
[0002]电磁信号识别包含电磁信号类型识别和辐射源个体识别，在电磁频谱监 测、认知无线电、网络空间安全等领域发挥着重要作用。通常意义上的电磁 信号识别是指通过计算输入电磁信号样本与已知信号库中样本的相似度来给 出输入信号的识别结果。因此，存在以下两类识别问题：
[0003]第一，无拒识的闭集(Close Set)电磁信号识别，即假定输入的电磁信号 一定属于信号库中的某个个体；
[0004]第二，有拒识的开集(Open Set)识别，即首先对输入电磁信号是否属于 已知信号库做出判断，在确定的基础上再给出识别结果。
[0005]在现实场景中，更多的是开放的电磁环境，不仅有已知信号，还有未知 信号。和不能对未知信号进行拒识的闭集信号识别技术相比，开集信号识别 技术不仅能对已知信号进行识别，还能对未知信号进行拒识，因而更加符合 识别系统的实际应用，更具研究意义。<...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种电磁信号开集识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取电磁信号的数据集，所述数据集包括训练数据集和测试数据集；利用训练数据集训练卷积神经网络，利用测试数据集对训练后的卷积神经网络进行优化评估，得到最优卷积神经网络，所述卷积神经网络用于识别电磁信号的类别；将目标测试样本输入最优卷积神经网络，获得最优卷积神经网络的激活层输出的目标测试样本的特征数据，所述目标测试样本是所述测试数据集中被最优卷积神经网络正确分类的测试样本；根据每类目标测试样本的特征数据获得该类别信号的特征中心，根据每类目标测试样本与该类别信号的特征中心之间的特征相似度，确定该类别信号的判决阈值；利用最优卷积神经网络和各类别信号的判决阈值确定输入电磁信号是否为已知类别信号。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据每类目标测试样本与该类别信号的特征中心之间的特征相似度，确定该类别信号的判决阈值，包括：分别计算每类目标测试样本中各个目标测试样本与该类别信号的特征中心之间的特征相似度，将特征相似度的最小值确定为该类别信号的判决阈值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据每类目标测试样本与该类别信号的特征中心之间的特征相似度，确定该类别信号的判决阈值，还包括：采用皮尔逊相关系数计算所述特征相似度。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用最优卷积神经网络和各类别信号的判决阈值确定输入电磁信号是否为已知类别信号，包括：将输入电磁信号输入最优卷积神经网络，获得激活层输出的输入电磁信号的特征数据；根据输入电磁信号的特征数据确定输入电磁信号的类别，得到待识别电磁信号对应的特征中心和判决阈值；确定输入电磁信号的特征数据与输入电磁信号对应的特征中心之间的特征相似度；若输入电磁信号对应的特征相似度不小于判决阈值，确定输入电磁信号为已知类别信号，若输入电磁信号对应的特征相似度小于判决阈值，确定输入电磁信号为未知类别信号。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述特征数据包括多个特征值，根据待识别电磁信号的特征数据确定待识别电磁信号的类别，包括：将待...
【专利技术属性】
技术研发人员：周华吉，焦李成，徐杰，郑仕链，杨小牛，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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