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申请/专利权人：厦门大学
摘要：本发明给出了一种基于se‑block的resnet通信辐射源识别方法与系统，包括对通信辐射源信号的训练样本进行预处理后，将前导码进行调制再与通信辐射源进行互相关，找到前导码位置，截取出暂态和稳态信号，将两个辐射源重要特征进行拼接，放入se‑block中，得到通道的权重矩阵与输入乘积再进行放入残差网络中继续提取特征，最后经过激活函数以及全连接层将通信辐射源实现分类。以上方法便于提取出有效的辐射源特征，利用分类性极强的se‑block和残差模块结合，实现了特征提取，获得了很好的分类效果。
主权项：1.一种基于se-block的resnet通信辐射源识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：已知通信辐射源信号的前导码为某个固定序列，找出所述通信辐射源信号中与所述固定序列最相似的序列的位置作为前导码位置，提取出所述前导码位置之前的长度为L1的信号作为暂态信号，提取出所述前导码位置之后的长度为L2的信号作为稳态信号；S2：将所述暂态信号的实部和虚部依次提取出来并对其进行归一化，从而消除噪声和个别异常点的误差引起的幅度差异，最后得到预处理后的暂态信号；S3：对所述稳态信号进行下采样，从而保留所述稳态信号的特征，再将下采样后的所述稳态信号的实部和虚部依次提取出来并对其进行归一化，从而消除噪声和个别异常点的误差引起的幅度差异，最后得到预处理后的稳态信号；S4：将所述预处理后的暂态信号和所述预处理后的稳态信号首尾拼接，从而合并成一条信号并将该信号作为有效特征输入se-block中；S5：基于所述se-block，同时根据通道的重要程度，对所述有效特征的通道权重进行基于通道注意力机制的更新和迭代，得到通道权重矩阵，通过乘法将所述通道权重矩阵加权到所述有效特征上，再将所述加权的结果输入到残差网络中，最后将所述残差网络的输出结果依次通过激活层和全连接层对所述通信辐射源信号进行分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 厦门大学 一种基于se-block的resnet通信辐射源识别方法与系统
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