技術(shù)特征：

1.一種基于多維度特征協(xié)同的無(wú)人機(jī)圖傳信號(hào)調(diào)制方式識(shí)別方法，其特征在于，該方法包含：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多維度特征協(xié)同的無(wú)人機(jī)圖傳信號(hào)調(diào)制方式識(shí)別方法，其特征在于，在步驟(s200)中，將一維特征提取并重塑為二維特征圖，進(jìn)行歸一化處理，包含：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多維度特征協(xié)同的無(wú)人機(jī)圖傳信號(hào)調(diào)制方式識(shí)別方法，其特征在于，在步驟s221)中，所述h(t)取

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多維度特征協(xié)同的無(wú)人機(jī)圖傳信號(hào)調(diào)制方式識(shí)別方法，其特征在于，在步驟s222)中，將rpca問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一個(gè)凸優(yōu)化問(wèn)題，目標(biāo)是最小化低秩矩陣a的核范數(shù)和稀疏矩陣e的l1范數(shù)之和，同時(shí)保證d＝a+e，優(yōu)化問(wèn)題表示為：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于多維度特征協(xié)同的無(wú)人機(jī)圖傳信號(hào)調(diào)制方式識(shí)別方法，其特征在于，所述λ＝0.1。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多維度特征協(xié)同的無(wú)人機(jī)圖傳信號(hào)調(diào)制方式識(shí)別方法，其特征在于，在步驟(s400)中，以7：3的比例組合成訓(xùn)練集和測(cè)試集。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多維度特征協(xié)同的無(wú)人機(jī)圖傳信號(hào)調(diào)制方式識(shí)別方法，其特征在于，在步驟(s500)中，所述vggr16_channel?attention深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)包含：依次連接的輸入層、卷積層塊一、通道注意力模塊一、池化層一、卷積層塊二、通道注意力模塊二、池化層二、卷積層塊三、通道注意力模塊三、池化層三、卷積層塊四、通道注意力模塊四、池化層四、卷積層塊五、通道注意力模塊五、池化層五、全連接層和softmax分類器。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多維度特征協(xié)同的無(wú)人機(jī)圖傳信號(hào)調(diào)制方式識(shí)別方法，其特征在于，在步驟(s500)中，所述vggr16_channel?attention深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，包含：

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于多維度特征協(xié)同的無(wú)人機(jī)圖傳信號(hào)調(diào)制方式識(shí)別方法，其特征在于，設(shè)定w1、w2、w3、w4分別代表輸入特征瞬時(shí)振幅重塑圖、瞬時(shí)相位重塑圖、瞬時(shí)頻率重塑圖、時(shí)頻圖的權(quán)重，基于均方誤差的加權(quán)損失函數(shù)針對(duì)每個(gè)特征分別計(jì)算，然后加權(quán)求和：

10.一種基于多維度特征協(xié)同的無(wú)人機(jī)圖傳信號(hào)調(diào)制方式識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)采用如權(quán)利要求1～9中任意一項(xiàng)所述的基于多維度特征協(xié)同的無(wú)人機(jī)圖傳信號(hào)調(diào)制方式識(shí)別方法對(duì)無(wú)人機(jī)圖傳信號(hào)調(diào)制方式識(shí)別。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多維度特征協(xié)同的無(wú)人機(jī)圖傳信號(hào)調(diào)制方式識(shí)別系統(tǒng)及方法，該方法包含：(S100)無(wú)人機(jī)通信信號(hào)數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理；(S200)將一維特征提取并重塑為二維特征圖，進(jìn)行歸一化處理；估計(jì)圖傳信號(hào)二維時(shí)頻圖；(S300)特征合并：把所得的重塑圖與時(shí)頻圖作為四個(gè)通道合并成一個(gè)多通道的特征圖；(S400)生成訓(xùn)練集和測(cè)試集；(S500)構(gòu)建VGGR16_ChannelAttention深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)并進(jìn)行訓(xùn)練；(S600)待識(shí)別的無(wú)人機(jī)圖傳信號(hào)調(diào)制方式進(jìn)行識(shí)別。本發(fā)明的方法融合了時(shí)頻分析與深度學(xué)習(xí)技術(shù)，通過(guò)時(shí)頻同步優(yōu)化變換超越了傳統(tǒng)方法，能夠精準(zhǔn)解析復(fù)雜信號(hào)。

技術(shù)研發(fā)人員：王衍文,劉豐,蔡昶,司開(kāi)波,鐘梓健,馬紅晴,龍?zhí)斐?br/>受保護(hù)的技術(shù)使用者：西京學(xué)院
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/9