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公开(公告)号:CN118885811A
公开(公告)日:2024-11-01
申请号:CN202411013569.1
申请日:2024-07-26
申请人: 中国电子科技集团公司第二十九研究所
IPC分类号: G06F18/214 , G06N3/0464 , G06F18/213 , G06N3/08 , G06N5/04 , G06F18/2131
摘要: 本发明提供一种基于图像处理的电磁信号端到端智能检测识别方法,涉及信号检测识别领域,解决了现有电磁信号检测方法在复杂电磁环境或低信噪比情况下检测准确率低、虚警率过高的问题;方法包括:获取拟用于电磁信号智能检测识别的基础模型并进行结构改进;采集训练用射频信号,构建用于模型训练的射频信号数据集;使用射频信号数据集对结构改进后的基础模型进行离线训练,离线训练完成后得到电磁信号智能检测识别模型;获取待识别射频信号,输入至电磁信号智能检测识别模型,进行目标信号检测识别与参数测量分析,输出目标识别结果;本发明可在满足实时处理的性能需求下提高复杂电磁环境的电磁信号检测识别准确率。
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公开(公告)号:CN118656661A
公开(公告)日:2024-09-17
申请号:CN202410844587.8
申请日:2024-06-27
申请人: 中国电子科技集团公司第二十九研究所
IPC分类号: G06F18/23 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/088
摘要: 本发明提供了一种基于射频信号的无人机无监督聚类检测方法,包括:采集无人机射频信号,并采样得到无人机信号时频谱图和无人机信号时频方位图,合并形成时频方位矩阵;以二维分箱的方式对时频方位矩阵进行去噪;对去噪后的时频方位矩阵做标准化处理,并训练聚类模型,利用聚类模型每个频点进行分类;根据分类结果生成时间‑方位‑强度图;采用滑窗方式对每个时间‑方位‑强度图进行去噪,依据无人机目标的运动属性,剔除静态类非无人机目标,提取目标方位信息,完成目标检测。本发明通过基于熵的自动去噪与实时多维聚类处理,在不增加处理成本与有限复杂度的条件下,大幅提升了复杂电磁环境下无人机目标检测能力。
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公开(公告)号:CN118886219A
公开(公告)日:2024-11-01
申请号:CN202411013715.0
申请日:2024-07-26
申请人: 中国电子科技集团公司第二十九研究所
IPC分类号: G06F30/20 , G06F18/2131 , G06F18/214 , G06F123/02
摘要: 本发明提供一种用于电磁信号智能检测模型训练的时频图仿真方法,涉及电磁信号数据仿真领域,解决了现有电磁信号仿真方法存在的强依赖环境和信号采集设备、精确建模难度大的问题;方法包括:获取目标信号时频图数据集和电磁环境时频图数据集,对目标信号块进行标注并存储;随机挑选出相应时频图数据,记为已标注的目标信号时频图A和电磁环境时频图B,提取目标信号块第一强度矩阵,进行多种参数随机变化,得到目标信号块第二强度矩阵,将其覆盖至电磁环境时频图B中对应位置,被覆盖后的电磁环境时频图B即为仿真生成的新的目标信号时频图;本发明基于有限真实信号数据与典型环境信号波形,可仿真生成大量高泛化性的仿真时频图。
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