基于知识图谱和Softmax回归的干扰信号识别方法

随着信息技术的发展,未来移动通信系统将是地海空一体化的综合性网络,因此通信系统所面临的干扰情况将异常复杂,这将导致干扰信号的识别与抑制任务更具有挑战性。针对此问题,文中提出一种基于知识图谱和Softmax回归的干扰信号识别方法。该方法首先构建干扰信号识别的专家知识图谱并利用TransR算法将其嵌入到低维向量空间中;然后,提取出每个干扰信号的多维特征并做归一化处理,将这些归一化特征值作为Softmax回归模型的输入,从而提高Softmax回归算法对干扰信号识别的准确率。仿真结果表明,对于典型的干扰样式,文中方法比基于Softmax回归和基于BP神经网络的干扰信号识别方法具有更好的识别性能。