基于卷积神经网络的通信辐射源个体识别

作     者：陈旗 郑瑞华 CHEN Qi;ZHENG Ruihua

作者机构：海军工程大学武汉430033 

基　　金：国家自然科学基金(61501484) 

出 版 物：《电子信息对抗技术》 (Electronic Information Warfare Technology)

年 卷 期：2022年第37卷第3期

页      码：11-15页

摘      要：针对传统方法在复杂电磁环境下难以有效提取通信辐射源指纹特征的问题,设计一种基于卷积神经网络的通信辐射源个体识别方法。首先建立基于卷积神经网络的通信辐射源个体识别模型,然后仿真产生一个主信号,并通过叠加不同的指纹特征和不同信噪比的随机噪声作为不同通信辐射源的判别依据,最后测试模型的可行性和研究分析其它因素对模型的影响。

主 题 词：卷积神经网络 通信辐射源指纹 特征提取 监督学习 

学科分类：11[军事学] 080904[080904] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 110503[110503] 0810[工学-土木类] 1105[1105] 1104[1104] 082601[082601] 081105[081105] 0826[工学-生物医学工程类] 081001[081001] 081002[081002] 0811[工学-水利类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1674-2230.2022.03.003

馆 藏 号：203111859...