公开(公告)号：CN115221918A

公开(公告)日：2022-10-21

申请号：CN202210706674.8

申请日：2022-06-21

Applicant: 科大讯飞股份有限公司

Inventor： 李晋 ,  方昕 ,  尤建 ,  刘俊华 ,  方四安 ,  柳林

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请提出一种通信辐射源识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取无线电信号的信号特征；将所述信号特征输入预先训练的通信辐射源识别模型，得到与所述无线电信号对应的通信辐射源识别结果；其中，所述通信辐射源识别模型包括特征重建子网络以及特征分类子网络，所述特征重建子网络通过将无线电信号样本的信号特征分别作为训练样本和训练标签进行特征重建训练得到。该通信辐射源识别方法大大降低了对标注样本的数量要求，能够在少量标注样本条件下达到通信辐射源识别目的，从而使得该方法能够胜任更多的通信辐射源识别任务。

公开(公告)号：CN115630274A

公开(公告)日：2023-01-20

申请号：CN202211399016.5

申请日：2022-11-09

Applicant: 科大讯飞股份有限公司

Inventor： 尤建 ,  王建社 ,  方四安 ,  柳林 ,  占建波 ,  徐承 ,  刘海波 ,  钟奥 ,  蒋俊

IPC: G06F18/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请公开了一种通信辐射源的识别方法、装置、存储介质及计算设备，涉及通信技术领域，该方法包括：采集来自于通信辐射源的第一原始波形信号；利用特征提取网络从第一原始波形信号提取通信辐射源的特征，该特征提取网络包括深度神经网络，该深度神经网络包括过滤层，该过滤层包括用于获取设定频率范围的电磁信号的一组带通滤波器；将通信辐射源的特征输入分类器，获得通信辐射源的识别结果。该方法从原始波形信号中直接提取通信辐射源的特征，使得提取的特征能够适用于不同的场景和任务，同时，深度神经网络的过滤层包括用于获取设定频率范围的电磁信号的一组带通滤波器，从而增加提取的特征的可解释性，提升通信辐射源识别的准确度。