【摘 要】
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通过电台指纹区分和标注,通信电台在当今通信对抗领域的侦察、监测、定向打击等活动中具有重要的军事意义。传统电台个体识别方法需要利用专家知识提取特征,然后输入分类器完
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通过电台指纹区分和标注,通信电台在当今通信对抗领域的侦察、监测、定向打击等活动中具有重要的军事意义。传统电台个体识别方法需要利用专家知识提取特征,然后输入分类器完成识别,存在依赖先验知识、计算复杂度高、适用范围有限等弊端。针对上述挑战,分析深度学习模型提取电台细微特征的可行性,提出基于DenseNet网络构建深度学习模型的电台个体识别方法。实验结果证明,该方法能够从信号中挖掘出电台之间指纹特征的细微差异,可有效进行通信电台个体识别。
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