[發(fā)明專利]強(qiáng)對抗環(huán)境下基于深度學(xué)習(xí)的混合電磁威脅制式識別方法與系統(tǒng)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202310019675.X | 申請日: | 2023-01-06 |
| 公開(公告)號: | CN116383603A | 公開(公告)日: | 2023-07-04 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 熊海良;廖志偉;鐘萬福;許玉丹;鄔紫健;任凱久;孫鵬;楊剛強(qiáng) | 申請(專利權(quán))人: | 山東大學(xué) |
| 主分類號: | G06F18/10 | 分類號: | G06F18/10;G06F18/213;G06F18/21;G06F18/214;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/08;G06F18/24 |
| 代理公司: | 濟(jì)南金迪知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 37219 | 代理人: | 楊樹云 |
| 地址: | 250100 山*** | 國省代碼: | 山東;37 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 對抗 環(huán)境 基于 深度 學(xué)習(xí) 混合 電磁 威脅 制式 識別 方法 系統(tǒng) | ||
1.強(qiáng)對抗環(huán)境下基于深度學(xué)習(xí)的混合電磁威脅制式識別方法,其特征在于,包括如下步驟:
(1)構(gòu)建廣域空間電磁信號數(shù)據(jù)庫,從廣域空間電磁信號數(shù)據(jù)庫中獲取深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練所需的完備數(shù)據(jù)集;
(2)利用步驟(1)獲取的完備數(shù)據(jù)集訓(xùn)練一個信號重構(gòu)模型,對被干擾的信號進(jìn)行重構(gòu)得到發(fā)送端發(fā)送的原始信號,信號重構(gòu)模型輸出值與輸入的差值就是可能的干擾、非法電磁信號和噪聲,將所述差值作為后續(xù)檢測識別的對象;
(3)對步驟(2)所述差值進(jìn)行盲檢測,得到輻射源的數(shù)量;
(4)對信號數(shù)據(jù)即步驟(2)中所得到的差值進(jìn)行包括零均值處理和球化處理在內(nèi)的預(yù)處理操作;
(5)基于步驟(3)中所得到的輻射源的數(shù)量,在沒有先驗(yàn)知識的條件下對時間、空間和頻率同時混合的信號開展混合輻射源信號盲源分離;
(6)對于輸入的信號序列即步驟(5)中盲源分離后得到的信號序列,將其轉(zhuǎn)換為In-Phase/Quadrature即IQ信號的形式或者Amplitude/Phase即AP信號的形式,以雙通道序列的形式生成訓(xùn)練、驗(yàn)證和測試輻射源信號自動盲調(diào)制方式識別模型所需的數(shù)據(jù)集合;
(7)利用步驟(6)構(gòu)建的數(shù)據(jù)集合訓(xùn)練一個輻射源信號自動盲調(diào)制方式識別模型,對未知混合輻射源信號分離后得到的各路輻射源信號進(jìn)行自動盲調(diào)制方式識別;
(8)構(gòu)建一種基于數(shù)據(jù)隨機(jī)性的信道編碼特征提取模塊,從碼字序列的碼重、游程、深度和自相關(guān)性幾個方面提出信道編碼碼字特征,構(gòu)造成各種編碼方式的特征向量;
(9)利用構(gòu)建的特征向量作為數(shù)據(jù)集訓(xùn)練一個輻射源信道編碼類型識別模型,對未知混合輻射源信號分離后得到的各路輻射源信號進(jìn)行信道編碼類型識別。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的強(qiáng)對抗環(huán)境下基于深度學(xué)習(xí)的混合電磁威脅制式識別方法,其特征在于,步驟(2)中,所述信號重構(gòu)模型為去噪自動編碼器,其中,編碼器是由三層長短期記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM堆疊搭建構(gòu)成,并且每層的輸出維度逐漸減小,解碼器同樣由堆疊搭建構(gòu)成的三層長短期記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM和一層全連接層組成,且LSTM每層的輸出維度逐漸增大,利用去噪自動編碼器對步驟(1)獲取的完備數(shù)據(jù)集中未被污染的理想信號進(jìn)行重構(gòu)訓(xùn)練,使得對于所有的信號,所述信號重構(gòu)模型的重構(gòu)輸出都是原始發(fā)射信號。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的強(qiáng)對抗環(huán)境下基于深度學(xué)習(xí)的混合電磁威脅制式識別方法,其特征在于,所述步驟(3)中,采用蓋爾圓準(zhǔn)則的信源數(shù)量檢測算法對步驟(2)所述差值進(jìn)行盲檢測,得到輻射源的數(shù)量,蓋爾圓準(zhǔn)則GDE(k)的信源數(shù)量檢測算法如式(I)所示:
式(I)中,k=1,2,…,M-1,M是觀測信號數(shù)量,ρk為第k個蓋爾圓半徑,ρi為第i個蓋爾圓半徑,D為校正因子,蓋爾圓準(zhǔn)則的判定方法是:從k=1開始遍歷,當(dāng)GDE(k)首次小于0時停止遍歷,此時信源數(shù)量的估計(jì)是k-1。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的強(qiáng)對抗環(huán)境下基于深度學(xué)習(xí)的混合電磁威脅制式識別方法,其特征在于,所述步驟(4)中,零均值處理通過減去接收信號的平均值來實(shí)現(xiàn),如式(II)所示:
式(II)中,x(t)是步驟(2)中的差值信號,是步驟(2)中的差值信號的平均值,w(t)表示零均值處理后的信號,t表示時間,E(w)表示w(t)的均值;經(jīng)過這樣處理后,E(w)=0,該過程也被中心化處理;
球化處理就是通過一個球化矩陣V去處理經(jīng)過零均值處理后接收信號,如式(III)所示:
z(t)=Vw(t)????(III)
式(III)中,z(t)表示球化處理后的信號。
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