【摘 要】
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辐射源个体识别技术依靠对辐射源物理层本质特征的提取,无论传输的信号如何变化,都能够识别出对应的辐射源个体。时频分析方法被广泛地应用到辐射源识别领域,通过时域和频域
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辐射源个体识别技术依靠对辐射源物理层本质特征的提取,无论传输的信号如何变化,都能够识别出对应的辐射源个体。时频分析方法被广泛地应用到辐射源识别领域,通过时域和频域的联合表示,获得比传统频域方法更为精确的刻画。同步压缩变换(WSST)能够准确地刻画信号的时频特征,能够获得接近理想时频曲线的时频图,本文利用同步压缩变换来对辐射源信号的特征进行精细刻画,然后送入深度神经网络中进行特征的有效提取。仿真实验表明,所提算法能够达到较高的识别率。
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