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申请/专利权人：中国人民解放军空军工程大学
摘要：本公开实施例是关于一种基于极化域特征学习提取的通信辐射源分类方法。该方法包括：接收不同通信辐射源的极化信号，通过对所述极化信号的极化幅度比和极化相位差的测量，得出所述极化信号的极化特征表征；将所述极化信号的原始数据和极化特征表征结合，通过数据预处理得到训练数据集和测试数据集；所述训练数据集通过表示学习阶段输出表示学习提取的特征；所述表示学习提取的特征与所述测试数据集通过特征聚类阶段完成通信辐射源的分类。本方法有效提升了通信辐射源的分类效果，提高了对通信辐射源的分类精度。
主权项：1.一种基于极化域特征学习提取的辐射源分类方法，其特征在于，包括以下步骤：接收不同通信辐射源的极化信号，通过对所述极化信号的极化幅度比和极化相位差的测量，得出所述极化信号的极化特征表征；将所述极化信号的原始数据和极化特征表征结合，通过数据预处理得到训练数据集和测试数据集；所述训练数据集通过表示学习阶段输出表示学习提取的特征；所述表示学习提取的特征与所述测试数据集通过特征聚类阶段完成通信辐射源的分类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军空军工程大学 一种基于极化域特征学习提取的辐射源分类方法
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