【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电磁学领域，特别是涉及一种基于电磁学原理优化神经网络的电磁干扰源识别方法。
技术介绍
1、随着电子技术的飞速发展，系统内电子电气设备的种类日益增多，它们作为电磁干扰源，构成了复杂的电磁环境，为了分析系统内各电子电气设备的电磁兼容性，电磁干扰源的识别工作显得尤为重要。现有的电磁干扰源识别技术主要包括匹配滤波法、时频分析法、和基于机器学习的算法等，这些技术虽然在一定的场合内能达到一定的识别准确率，但也存在如难以识别大样本信号、算法噪声敏感性高、泛化能力不足和对未知信号的适应性较低等问题。总之，现有的电磁干扰源识别技术在处理复杂电磁环境和未知信号方面仍存在明显不足。提高识别方法的实时性、鲁棒性和泛化能力，以更好地适应复杂多变的电磁环境是有待研究的关键性问题。
2、在电磁干扰源识别的工作中，神经网络展现出了显著的优势。神经网络不仅在处理复杂信号和非线性信号时表现优异，而且神经网络具备良好的适应性和泛化能力，可以在面对多样化和复杂变化的电磁信号时保持较高的识别准确率。然而，神经网络的性能高度依赖于网络参数的选择，包括权重、偏置以及网络结构等，这时则需要建立一种网络参数优化的神经网络模型，以能够有效搜索网络参数的全局最优解。
3、目前在对于电磁干扰源的识别研究中，有利用优化神经网络作为识别模型的案例，但相应的优化算法仍存在有限的迭代次数内无法达到收敛等问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于电磁学原理优化神经网络的电磁
2、本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于电磁学原理优化神经网络的电磁干扰源识别方法，包括以下步骤：
3、s1.构建不同干扰强度的电磁环境下的组合电磁干扰信号集，并进行时频变换；
4、s2.对构建的组合电磁干扰信号集进行多维特征提取，分别对时域、频域和能量域中的典型特征指标进行提取，并对特征指标数据进行预处理；
5、s3.随机选取s2中提取的特征指标数据构成小样本集，对小样本集中已处理的数据进行特征选择，降低特征维数，防止识别模型建立的过程中出现过拟合现象并有效降低模型的运算成本；
6、s4.构建基于电磁学原理的优化神经网络的电磁干扰源识别模型,并基于训练集进行训练；
7、s5.利用训练得到的电磁干扰源识别模型进行电磁干扰源识别。
8、本专利技术的有益效果是：本专利技术通过基于电磁学原理优化算法对电磁干扰识别模型的参数进行寻优，使得电磁干扰源识别模型的准确率和稳定性都得到提高。本专利技术同时建立了一种新的电磁干扰源的发射信号集，通过数据处理算法和特征提取算法为识别模型提供了识别样本，并对电磁干扰的时频能域的特征进行了更加直观的体现。
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1.一种基于电磁学原理优化神经网络的电磁干扰源识别方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于电磁学原理优化神经网络的电磁干扰源识别方法，其特征在于：所述步骤S1包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于电磁学原理优化神经网络的电磁干扰源识别方法，其特征在于：所述步骤S101包括：
4.根据权利要求2所述的一种基于电磁学原理优化神经网络的电磁干扰源识别方法，其特征在于：所述步骤S102包括：
5.根据权利要求3所述的一种基于电磁学原理优化神经网络的电磁干扰源识别方法，其特征在于：所述步骤S2中，对时域特征提取的过程采用时域分析方法，对时域中的峰值特征、趋势特征、裕度特征和脉冲特征进行提取；其中时域中的峰值特征中包含有主峰值特征和峰值因子特征；
6.根据权利要求5所述的一种基于电磁学原理优化神经网络的电磁干扰源识别方法，其特征在于：所述步骤S2中，利用标准分数检测法对提取到的特征指标数据进行预处理，基于数据点与均值之间的偏差来判断离群值，并将离群值进行剔除。
7.根据权利要求1所述的一种基于
8.根据权利要求7所述的一种基于电磁学原理优化神经网络的电磁干扰源识别方法，其特征在于：所述步骤S4包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于电磁学原理优化神经网络的电磁干扰源识别方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于电磁学原理优化神经网络的电磁干扰源识别方法，其特征在于：所述步骤s1包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于电磁学原理优化神经网络的电磁干扰源识别方法，其特征在于：所述步骤s101包括：
4.根据权利要求2所述的一种基于电磁学原理优化神经网络的电磁干扰源识别方法，其特征在于：所述步骤s102包括：
5.根据权利要求3所述的一种基于电磁学原理优化神经网络的电磁干扰源识别方法，其特征在于：所述步骤s2中，对时域特征提取的过程采用时...
【专利技术属性】
技术研发人员：李丽林，杨睿哲，张欣，徐辉，陈广志，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：
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