【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电磁信号分析与处理，具体涉及一种协作式电磁信号智能识别方法与系统。
技术介绍
1、电磁信号识别是一种用于获取特定时间、地点和频段上无线频谱使用情况的信号检测技术。按照识别原理的不同，电磁信号识别方法主要可以归纳为以下几种（包括但不限于）：1、传统统计类电磁识别方法；2、传统机器学习类电磁识别方法；3、深度学习类电磁识别方法。其中，传统统计类电磁识别方法属于早期的电磁信号识别方法，其主要以能量检测、循环平稳特征检测、匹配滤波器检测和协方差矩阵检测法等为代表，这类方法存在的一个很大问题是，其检测准确率及虚警率等指标在低信干比情况下显著恶化。随着技术的发展，以机器学习为代表的数据驱动类处理技术极大的提升了对电磁频谱数据的分析处理能力，这类方法基于信号频域、时域等多维度特征，如高阶累积量、循环谱以及星座图等，采用决策树、支持向量机等对接收到的信号进行模式分类和相关性分析，仅利用少量数据集训练即可实现较大的性能提升，但其仍然存在问题，主要体现在，上述机器学习类方法依赖于专家对特征的预定义和特征参数的前期处理，需要较丰富的专业知识和经...
【技术保护点】
1.一种协作式电磁信号智能识别方法，该方法借助于多点协作式智能电磁识别系统实现，所述多点协作式智能电磁识别系统至少包括能够进行信息交互的协同感知节点和协同识别控制器，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种协作式电磁信号智能识别方法，其特征在于，步骤S2中，得到的检测参数包括能量检测参数、信噪比检测参数和循环功率谱检测参数。
3.如权利要求1所述的一种协作式电磁信号智能识别方法，其特征在于，步骤S3中，待测数据集存于协同感知节点本地，用于实时电磁信号识别；训练集数据上传至协同控制器进行统一训练或者留存于协同感知节点本地并采...
【技术特征摘要】
1.一种协作式电磁信号智能识别方法，该方法借助于多点协作式智能电磁识别系统实现，所述多点协作式智能电磁识别系统至少包括能够进行信息交互的协同感知节点和协同识别控制器，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种协作式电磁信号智能识别方法，其特征在于，步骤s2中，得到的检测参数包括能量检测参数、信噪比检测参数和循环功率谱检测参数。
3.如权利要求1所述的一种协作式电磁信号智能识别方法，其特征在于，步骤s3中，待测数据集存于协同感知节点本地，用于实时电磁信号识别；训练集数据上传至协同控制器进行统一训练或者留存于协同感知节点本地并采用联邦学习模式进行模型训练。
4.如权利要求1所述的一种协作式电磁信号智能识别方法，其特征在于，步骤s6中，所述处理包括，在利用目标检测网络模型进行检测后得到潜在电磁目标参数单元，每个潜在电磁目标参数单元可表示为[c,x,y,w,h]，c为置信度，x、y为对应潜在电磁目标的中心坐标，w、h为对应潜在电磁目标的宽度和高度；基于潜在电磁目标参数单元[c,x,y,w,h]所圈定的区域，协同感知节点利用二维时频图计算得出与对应潜在电磁目标相对应的平均rssi，计为，其表达式为：
5.如权利要求4所述的一种协作式电磁信号智能识别方法，其特征在于，在步骤s7中，各协同感知节点所上报的信息内容以潜在电磁目标列表的方式体现，其除了包括潜在电磁目标信息[c,x,y,w,h,p(mean)]和snr信息外，还包括节点id、目标匹配验证模式、潜在电磁目标数目和与潜在电磁目标信息[c,x,y,w,h,p(me...
【专利技术属性】
技术研发人员：邱吉刚，姚元飞，蔡方凯，付宁，
申请(专利权)人：成都工业学院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。