技術(shù)特征：

技術(shù)總結(jié)
基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大動態(tài)信噪比下通信干擾信號識別方法，涉及干擾信號類型識別領(lǐng)域。本發(fā)明是為了解決現(xiàn)有的對干擾信號的類型識別方式采用人工提取出統(tǒng)計(jì)量以及高階累積量等特征，存在特征提取難度大，形式復(fù)雜，并且對干擾信號分類的準(zhǔn)確率低的問題。本發(fā)明能夠識別的干擾信號為5種常見的干擾信號以及這5種干擾信號的兩兩組合，總共是15種干擾信號，5種干擾信號分別為音頻干擾、同頻段窄帶干擾、掃頻干擾、矩形脈沖干擾以及擴(kuò)頻干擾，通過構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型提取干擾信號在大動態(tài)信噪比下具有強(qiáng)魯棒性的特征；通過構(gòu)建15分類的支持向量機(jī)分類器，對這15種干擾信號進(jìn)行分類，它用于對干擾信號進(jìn)行分類。

技術(shù)研發(fā)人員：吳芝路;羅昊宸;尹振東;楊柱天;周思洋
受保護(hù)的技術(shù)使用者：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：2017.05.23
技術(shù)公布日：2017.09.26