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申请/专利权人：兰州交通大学

摘要：一种基于相偏星座图的辐射源识别方法，涉及无线电监测领域。本发明提出了一种基于相偏星座图的辐射源特征提取方法，该方法能够去除大部分有意调制特征，实现在多种调制方式下的辐射源身份识别任务，解决了目前传统方法都是基于一种或者一类调制方式的信号实现辐射源个体识别的技术痛点，在0dB信噪比下的平均准确率达到95.26%；并提出了一种直接监督对比网络（D‑SupCon）模型，该网络能够较好地对比辐射源特征，并进行分类。在QPSK信号的数据集下，D‑SupCon表现出优于SupCon网络和传统网络的辐射源分类性能。最后采用了无线电设备搭建的通信系统产生的实测信号，进一步验证了本发明提出的方法在实际环境的有效性。

主权项：1.一种基于相偏星座图的辐射源识别方法，其特征在于，具体步骤如下：S1、去除信号中有意调制对辐射源识别的影响；首先去除接收IQ信号中被调制的基带信息，本文所采用相偏星座图的方法中通过求取信号的平方包络消除IQ中的基带信息，并对信号进行常量去除和归一化处理；S2、进一步需要对IQ信号进行去噪处理，由于频偏的频率λf随着个体辐射源的不同而有巨大差别，总体而言是未知的，因此不适用低通滤波，本发明使用自相关滤波方法提取辐射源特征，经过上述处理后得到信号γIQ；S3、计算信号γIQ的相位差，其中n取f010、f0100、f01000三个数值，得到D1t、D2t、D3t，在Dntn=1,2,3中只携带与载波频率偏移的参数λ和相位噪声j（t），能够完全去除信号中有意调制的特征并保留无意调制的特征；S4、根据D1t、D2t、D3t构建相偏星座图数据集；其具体步骤包括：将计算出的Dntn=1,2,3的实部和虚部分开，转换成IQ信号，并通过去除数值大于1和小于-1的点实现归一化；再计算Dntn=1,2,3在相偏星座图上的密度分布，最后将矩阵G转换成图片，形成相偏星座图数据集；S5、训练网络D-SupCon中的特征提取部分，优化参数设置，网络结构方面将特征提取网络输出的128D特征直接用于分类，可以有效的保留特征空间的分布情况，能够取得更好的效果；同时由于输入数据为相偏星座图，图像尺寸较大因此引入多层跨步卷积减少计算量，由于相偏星座图的横轴和纵轴分别为IQ值，图像的空间位置具有实际意义，因此取消了数据增广；S6、使用训练好的网络结构将待识别信号转换成对应的相偏星座图输入网络即可得到最终的分类输出结果，实现辐射源身份的识别。

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百度查询： 兰州交通大学 一种基于相偏星座图的辐射源识别方法