[發明專利]信號識別方法、裝置、電子設備與存儲介質

有效

• 申請號: 202011176053.0
• 申請日: 2020-10-29
• 公開（公告）號: CN112016539B
• 公開（公告）日: 2021-03-26
• 發明（設計）人: 黃超;姜維;姜化京
• 申請（專利權）人: 上海特金信息科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 上?；坳现R產權代理事務所(普通合伙) 31343
• 代理人: 徐海晟

1.一種信號識別方法，其特征在于，包括：

獲取待識別信號，所述待識別信號包括N路接收信號，不同接收信號是利用不同通道接收到的，其中的N大于或等于2；

合并所述N路接收信號，并提取合并后信號的累積量特征作為所述待識別信號的累積量特征；

計算每兩路接收信號之間的互相關特征，得到L組互相關特征；其中的L大于或等于1；

根據所述待識別信號的累積量特征與所述L組互相關特征，識別所述待識別信號所屬的目標信號類別，具體包括：

將所述待識別信號的累積量特征與所述L組互相關特征輸入度量網絡，獲取當前度量特征；所述度量網絡被訓練為能夠根據所輸入的累積量特征與互相關特征映射出相應的度量特征；

根據所述當前度量特征與多個參考度量特征之間的相似度，確定所述目標信號類別，其中，不同參考度量特征對應于不同的信號類別。

2.根據權利要求1所述的信號識別方法，其特征在于，所述參考度量特征是其對應的信號類別下多組已知信號的度量特征的平均值；每組已知信號中均包含多路子信號，且多路子信號是利用不同通道接收到的；每組已知信號的度量特征是將該組已知信號的累積量特征與互相關特征輸入所述度量網絡后獲取到的。

3.根據權利要求1所述的信號識別方法，其特征在于，根據所述當前度量特征與多個參考度量特征之間的相似度，確定所述目標信號類別，包括：

計算所述當前度量特征與每個參考度量特征之間的歐式距離，得到多個歐式距離；

若所述多個歐式距離中的最小歐式距離小于預設的距離門限，則確定計算出所述最小歐式距離的參考度量特征所對應的信號類別為所述目標信號類別。

4.根據權利要求3所述的信號識別方法，其特征在于，根據所述當前度量特征與多個參考度量特征之間的相似度，確定所述目標信號類別，還包括：

若所述最小歐式距離大于所述距離門限，則確定所述待識別信號為未知類別的無人機信號。

5.根據權利要求1至4任一項所述的信號識別方法，其特征在于，所述互相關特征包括以下至少之一：

對應的兩路接收信號之間的互相關系數；

所述互相關系數的相位；

對應的兩路接收信號的時變互相關函數的函數值的統計特征。

6.根據權利要求5所述的信號識別方法，其特征在于，若所述互相關特征包括所述統計特征，則：計算每兩路接收信號之間的互相關特征，得到L組互相關特征，包括：

針對于所述N路接收信號中任意的第一接收信號與第二接收信號，確定所述第一接收信號與所述第二接收信號的時變互相關函數；

計算所述時變互相關函數的函數值在多個函數值區間的分布概率，得到概率分布信息；所述概率分布信息包括每個函數值區間所對應的概率值；

在所述多個函數值區間中，確定對應概率值最大的至少一個函數值區間為目標區間；

確定所述目標區間內所述時變互相關函數的累積概率與抖動范圍，以利用所述累積概率與所述抖動范圍作為所述統計特征。

7.根據權利要求6所述的信號識別方法，其特征在于，確定所述第一接收信號與所述第二接收信號的時變互相關函數，包括：

將所述第一接收信號與所述第二接收信號共軛相乘，并基于固定長度執行滑動平均操作，得到所述時變互相關函數。

8.根據權利要求1至4任一項所述的信號識別方法，其特征在于，所述累積量特征包括以下至少之一：

對應信號的二階累積量；

對應信號的三階累積量；

對應信號的四階累積量；

對應信號的五階累積量；

對應信號的六階累積量；

對應信號的七階累積量；

對應信號的八階累積量。