鄭州大學江樺獲國家專利權(quán)
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龍圖騰網(wǎng)獲悉鄭州大學申請的專利一種基于幅度概率分布差異的輻射源識別算法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN115169395B 。
龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-08發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202210754595.4,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06F18/15;該發(fā)明授權(quán)一種基于幅度概率分布差異的輻射源識別算法是由江樺;張晨;劉宏潔;鞏克現(xiàn);王瑋設計研發(fā)完成,并于2022-06-29向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。
本一種基于幅度概率分布差異的輻射源識別算法在說明書摘要公布了:本發(fā)明屬于特定輻射源識別技術(shù)領(lǐng)域,尤其是一種基于幅度概率分布差異的輻射源識別算法,針對現(xiàn)有的常見算法對幅度畸變的針對性不強且復雜度較高,在小樣本條件下識別率較低、對信噪比先驗信息較敏感的問題;現(xiàn)提出如下方案,其包括以下步驟:S1:對實信號進行幅度均值歸一化預處理,均勻劃分實信號幅度區(qū)間,求取各幅度區(qū)間樣點概率分布;S2:對實信號進行希爾伯特變換得到解析信號,對解析信號進行幅度均值歸一化預處理,均勻劃分解析信號星座圖圓環(huán)區(qū)間,求取各圓環(huán)區(qū)間樣點概率分布。本發(fā)明算法對信噪比先驗信息不敏感,不需要估計信噪比就可以達到較高識別率。此外,與對比算法相比,所提算法有著較低的計算復雜度。
本發(fā)明授權(quán)一種基于幅度概率分布差異的輻射源識別算法在權(quán)利要求書中公布了:1.一種基于幅度概率分布差異的輻射源識別算法,其特征在于,包括如下步驟: S1:對實信號進行幅度均值歸一化預處理,均勻劃分實信號幅度區(qū)間,求取各幅度區(qū)間樣點概率分布; S2:對實信號進行希爾伯特變換得到解析信號,對解析信號進行幅度均值歸一化預處理,均勻劃分解析信號星座圖圓環(huán)區(qū)間,求取各圓環(huán)區(qū)間樣點概率分布; S3:將S1和S2所提特征向量聯(lián)合為一個特征向量,采用支持向量機分類器進行輻射源識別; 所述S1具體包括如下步驟: A1:在非合作通信中,接收信號的功率放大倍數(shù)是未知的,需要對功率放大器非線性畸變后接收的實信號進行瞬時幅度均值歸一化預處理; A2:取預處理后信號幅度的范圍為,將其均分為個幅度區(qū)間,計算每個幅度區(qū)間內(nèi)樣點數(shù)的概率,獲得特征向量; 在A2中具體包括如下: 預處理后實信號的幅度范圍主要在,因此取值為2,計算每個區(qū)間內(nèi)樣點數(shù)與總樣點數(shù)的比值,即樣點落在各區(qū)間內(nèi)的概率,得到特征向量,為預處理后信號的幅度落在第個幅度區(qū)間中的概率,區(qū)間范圍如下所示: , 當時,不同輻射源信號畸變前的區(qū)間與有關(guān),此時利用信號畸變后的落在各區(qū)間的概率分布提取輻射源的功率放大器非線性畸變特征; 所述S2具體包括如下步驟: B1:將功率放大器畸變后接收到的實信號利用Hilbert變換得到解析信號,對解析信號進行瞬時幅度均值歸一化處理,并由其繪制出星座圖; B2:取預處理后解析信號的星座圖半徑范圍為,并將其均分為個同心圓環(huán)區(qū)間,計算每個圓環(huán)區(qū)間內(nèi)樣點數(shù)的概率,獲得特征向量; 在B1中具體包括如下: 的Hilbert變換為: , 對于離散解析信號,其幅度為: , 幅度均值歸一化解析信號為: , 預處理后解析信號幅度為: , 式中,為幅度均值歸一化的解析信號,表示第個輻射源個體; 在B2中具體包括如下: 預處理后解析信號的幅度范圍主要在,此時半徑取值為1.5,計算每個圓環(huán)區(qū)間內(nèi)樣點數(shù)與總樣點數(shù)的比值,即樣點落在各圓環(huán)區(qū)間內(nèi)的概率,得到特征向量,為幅度均值歸一化的解析信號落在第個同心圓環(huán)區(qū)間中的概率,圓環(huán)范圍如下式所示: 。
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