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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明公开了一种基于梅尔倒谱系数MelFrequencyCepstrumCoefficient,MFCC与门控循环单元GatedRecurrentUnit,GRU模型的辐射源识别方法与系统，属于目标识别领域，包括信号处理模块、分类识别模块，适用于辐射源的识别与分类领域，其主要思想为：对射频模块发出的无线信号进行采集；对采集到的信号提取其梅尔倒谱系数特征；将特征放入GRU网络模型中进行分类识别。本发明还公开了一种采用上述方法的基于梅尔倒谱系数与GRU模型的辐射源识别系统。本发明可以识别辐射源种类以及其是否属于合法设备。
主权项：1.一种基于梅尔倒谱系数与GRU模型的辐射源识别方法，其特征在于，包括步骤如下：步骤1，利用频谱分析仪采集射频模块信号数据并将其存储。步骤2，对步骤1采集到的数据进行提取梅尔倒谱系数特征，并在特征后面加上标签。步骤3，搭建一个GRU神经网络模型。该模型基于MATLABDeepLearningToolbox构建而成。步骤4，基于步骤3的模型，将步骤2中的梅尔倒谱系数特征以9:1的比例划分为训练集与测试集，然后将训练集输入给GRU网络模型进行训练，最后使用测试集数据进行测试，得到网络对射频模块的分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种基于梅尔倒谱系数与GRU模型的辐射源识别方法与系统
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