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一种基于无监督学习的电磁频谱异常检测与定格方法 

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申请/专利权人:中国电子科技集团公司第三十六研究所

摘要:本发明为一种基于无监督学习的电磁频谱异常检测与定格方法,包括将接收到的电磁频谱信号通过短时傅里叶变换处理为时频图组成频谱样本集;构建频谱异常检测与定格模型,基于频谱样本集作为模型输入进行无监督训练,得到训练好的频谱异常检测与定格模型;频谱异常检测与定格模型包括生成模型和判别模型;将多个频谱样本输入训练好的生成模型,基于计算获得的每个频谱样本的重构损失及每个频谱样本的各个频点的重构损失,计算获得频谱异常判决阈值和频谱异常定格阈值向量;将待检测电磁频谱信号通过短时傅里叶变换为时频图输入训练好的生成模型,基于频谱异常判决阈值和频谱异常定格阈值向量得到异常检测与定格结果。实现电磁频谱异常检测与定格。

主权项:1.一种基于无监督学习的电磁频谱异常检测与定格方法,其特征在于,包括:步骤S1、将接收到的电磁频谱信号通过短时傅里叶变换处理为时频图,组成频谱样本集;步骤S2、构建频谱异常检测与定格模型,基于所述频谱样本集作为模型输入进行无监督训练,得到训练好的频谱异常检测与定格模型;其中,频谱异常检测与定格模型包括生成模型G和判别模型D;步骤S3、将多个频谱样本输入训练好的生成模型G,基于计算获得的每个频谱样本的重构损失及每个频谱样本的各个频点的重构损失,进一步计算获得频谱异常判决阈值和频谱异常定格阈值向量;步骤S4、将待检测电磁频谱信号通过短时傅里叶变换处理为时频图,输入训练好的生成模型G,基于所述频谱异常判决阈值和频谱异常定格阈值向量得到异常检测与定格结果。

全文数据:

权利要求:

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