10.3969/j.issn.1674-2230.2022.03.003
基于卷积神经网络的通信辐射源个体识别
针对传统方法在复杂电磁环境下难以有效提取通信辐射源指纹特征的问题,设计一种基于卷积神经网络的通信辐射源个体识别方法.首先建立基于卷积神经网络的通信辐射源个体识别模型,然后仿真产生一个主信号,并通过叠加不同的指纹特征和不同信噪比的随机噪声作为不同通信辐射源的判别依据,最后测试模型的可行性和研究分析其它因素对模型的影响.
卷积神经网络、通信辐射源指纹、特征提取、监督学习
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TN971.1
国家自然科学基金61501484
2022-06-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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