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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利基于TCN网络的雷达辐射源脉间调制模式识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116561664B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310571831.3，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于TCN网络的雷达辐射源脉间调制模式识别方法是由徐卓君;于剑博;李浩设计研发完成，并于2023-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于TCN网络的雷达辐射源脉间调制模式识别方法在说明书摘要公布了：一种基于TCN网络的雷达辐射源脉间调制模式识别方法，属于信号处理技术领域。本发明的目的是以雷达辐射源脉冲信号序列输入到TCN网络中进行基于卷积运算的特征提取识别，从而提高雷达脉冲信号识别率的基于TCN网络的雷达辐射源脉间调制模式识别方法。本发明步骤包括分别生成训练集和测试集数据；对产生的数据集信号进行预处理；构建TCN网络，设置TCN网络参数；将训练集和测试集数据输入到TCN网络中，按算法需求再处理数据；以“训练‑测试”的方式迭代网络，当迭代到n次时，结束训练，网络输出为雷达辐射源调制模式预测类别。本发明以雷达辐射源脉冲信号去噪后的时域和频域信号分别输入到TCN网络中进行基于卷积运算的特征提取并识别，从而实现了提高雷达脉冲信号的识别率。

本发明授权基于TCN网络的雷达辐射源脉间调制模式识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于TCN网络的雷达辐射源脉间调制模式识别方法，其特征在于：其步骤是：S1.训练集和测试集信号进行预处理：S01、将带干扰数据的雷达脉冲序列离散傅里叶变换，得到带噪声的频域信号，在频谱中将小于最大幅值的10％的点置0，达到去噪的效果，得到去噪后的频域信号；S02、对去噪后的频域信号傅里叶逆变换，以0.5为幅值基准，得到去噪后的二值时域信号；S2、构建TCN网络，设置TCN网络参数：S01、将扩张因果卷积输出通道数设置为[16,32,32,32,16]，网络层数设置为5，将dropout设置为0.1，内核大小设置为5，将TCN网络的损失函数设置为负对数似然损失函数，使用AdamOptimizer算法来控制学习率，使用修正线性单元函数作为激活函数，并将LogSoftmax分类器作为网络的输出层；S02、TCN网络中的神经元表示如下： 式中F＝f1,f2,..,fK代表滤波器；X＝x1,x2,..,xT代表序列；d代表扩张因子；t代表时间；k代表内核尺寸；S03、TCN网络中的残差块表示如下： 式中Activation代表激活函数；x代表输入序列；代表输入序列经过卷积操作后的序列；S04、修正线性单元激活函数，表示如下：fy＝max0,y3式中，y表示输入值，是一个常系数，fy表示修正线性单元激活函数的输出；S05、LogSoftmax分类器表示如下： 式中，xi表示数据中第i个元素，expxi表示对第i个元素求指数，∑jexpxj表示对所有元素求指数和，LogSoftmaxxi表示第i个元素输出的评分值；S3、将去噪后的雷达辐射源脉冲序列的时域和频域信号，即步骤S1所述的去噪信号输入至步骤S2的TCN网络中，经特征提取后，将二者的特征向量拼接融合，输入到两层全连接层中，进行组合、抽象、转换和非线性映射；S4、以“训练-测试”的方式迭代网络，当迭代次数达到n次时，训练结束，网络输出为雷达辐射源脉间调试方式预测类别标签。

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