【摘 要】
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对同类通信辐射源个体识别方法进行了深入的研究,采用选择双谱作为个体识别的基本特征向量,并融合了对分类具有显著贡献的辐射源特征参数,采用径向基神经网络分类器实现了对通信
【机 构】
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西安电子科技大学ISN国家重点实验室信息科学研究所
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对同类通信辐射源个体识别方法进行了深入的研究,采用选择双谱作为个体识别的基本特征向量,并融合了对分类具有显著贡献的辐射源特征参数,采用径向基神经网络分类器实现了对通信辐射源信号的个体分类识别。实验结果表明,该方法在较低信噪比条件下较好地解决了同类辐射源的个体识别问题,识别正确率优于90%。
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