基于深度学习的大规模电磁信号识别

来源 :太赫兹科学与电子信息学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：fsongyifa

【摘要】

：

近年来,很多高质量的数据集支撑了深度学习在计算机视觉、语音和自然语言处理领域的快速发展.但在电磁信号识别领域仍缺乏高质量的数据集,为促进深度学习在电磁信号识别中的应用,本文基于广播式自动相关监视(ADS-B)建立了一个大规模的真实电磁信号数据集.首先设计了一个自动数据收集和标注系统,在开放和真实的场景中自动捕获ADS-B电磁信号.通过对ADS-B信号进行数据清理和排序,建立高质量的ADS-B信号数据集;其次,对使用数据集的深度学习模型的性能进行深入研究,在不同信噪比、采样率、样本数目下对模型进行综合评估.

【作者】

：

张振李一兵查浩然

【机构】

：

哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,黑龙江哈尔滨 150001

【出处】

：

太赫兹科学与电子信息学报

【发表日期】

：

2022年1期

【关键词】

：

信号识别电磁信号数据集广播式自动相关监视深度学习

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