一种基于多模态深度学习的信号指纹识别方法

摘要

本发明公开了一种基于多模态深度学习的信号指纹识别方法，包括以下步骤：S1、对原始信号进行多种变换域空间的特征表示，并将多种特征表示组合为信号的多模态特征；S2、根据信号的多模态特征构建面向多种信号变换域特征的多模态深度学习网络，通过对多模态深度学习网络的训练得到应用于信号指纹识别的分类器，并通过分类器进行信号指纹的识别。本发明通过利用信号原始波形数据切片，时域、频域、变换域多种特征表示，组合为信号的多模态特征；继而利用多模态深度学习模型对信号的多模态特征进行提取和分类，充分学习到信号的细微差异，最终可以有效实现对信号指纹的识别。