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申请/专利权人：中国人民解放军战略支援部队航天工程大学
摘要：本发明提供了一种基于特征融合的卫星身份识别方法和装置，涉及通信领域，包括接收待识别设备的IQ基带信号，对IQ基带信号进行预处理，得到稳定信号段，基于卷积神经网络并行GRU网络构建卫星身份识别模型，利用所述卷积神经网络并行GRU网络对所述稳定信号段进行特征提取，得到IQ特征和时序特征，将IQ特征、时序特征与IQ基带信号结合，发送至后续卷积层后，由一层全连接层进行分类，得到识别结果，根据识别结果，利用合法卫星射频指纹库进行对比，确认待识别设备是否合法。在保证足够识别准确率的同时兼顾使用较小的参数量，并具备一定的鲁棒性，提升了深度学习在射频指纹识别方法上的实际应用性能，提高了卫星通信系统的安全性。
主权项：1.一种基于特征融合的卫星身份识别方法，其特征在于，包括：S1、接收待识别设备的IQ基带信号，对所述IQ基带信号进行预处理，得到稳定信号段，其中所述预处理包括去除无效的所述IQ基带信号，提取所述稳定信号段；S2、基于卷积神经网络并行GRU网络构建卫星身份识别模型，利用所述卷积神经网络并行GRU网络对所述稳定信号段进行特征提取，得到IQ特征和时序特征；S3、将所述IQ特征、所述时序特征与所述IQ基带信号结合，发送至后续卷积层后，由一层全连接层进行分类，得到识别结果；S4、根据所述识别结果，利用合法卫星射频指纹库进行对比，确认所述待识别设备是否合法；所述S1包括：S11、接收所述待识别设备的所述IQ基带信号，通过能量检测法提取所述IQ基带信号的稳态段；S12、对所述稳态段进行归一化处理；S13、以M个采样点为间隔，对归一化后的所述稳态段进行截取，得到截取后的一维数据段，其中，M为正整数；S14、将所述截取后的一维数据段合并成二维数据，发送至所述卷积神经网络和所述GRU网络；所述卷积神经网络并行GRU网络结构包括多个卷积层和多个GRU层，所述多个卷积层包括IQ卷积层和所述后续卷积层，所述IQ卷积层用于为IQ方向上的卷积核提取IQ特征，所述GRU层用于提取时序特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学 基于特征融合的卫星身份识别方法和装置
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