【摘 要】
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通信电台识别是通信对抗的重要组成部分。针对使用全双谱实现通信辐射源识别时数据维度大易造成数据灾难的问题,研究了一种基于信号局部双谱特征和深度卷积神经网络的辐射源
【机 构】
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陆军工程大学通信工程学院,南京国电南自电网自动化有限公司
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通信电台识别是通信对抗的重要组成部分。针对使用全双谱实现通信辐射源识别时数据维度大易造成数据灾难的问题,研究了一种基于信号局部双谱特征和深度卷积神经网络的辐射源识别方法。从时域射频信号中提取二维双谱特征,通过抽取双谱局部特征降低数据维度,并构建基于VGG19的深度卷积神经网络实现辐射源识别。实验结果表明,基于双谱矩阵次对角线上的数据识别效果最优,平均识别率达到90.38%。
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