基于深度复数脉冲神经网络的特定辐射源识别

作     者：张乃煜 张雅彬 查浩然 ZHANG Naiyu;ZHANG Yabin;ZHA Haoran

作者机构：哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(62201172) 

出 版 物：《信息对抗技术》 (Information Countermeasure Technology)

年 卷 期：2025年第4卷第1期

页      码：52-60页

摘      要：特定辐射源识别在民用频谱管理中起着重要作用。传统的深度神经网络方法在辐射源识别方面面临诸多挑战,包括训练时间长、能耗高以及计算稀疏性低。针对这些问题,设计了一种基于深度复数脉冲神经网络模型,该模型集成了脉冲神经层,并利用复数数据的固有特性增强信号表达能力,显著优化了计算效率并降低了硬件资源需求。测试结果表明,该模型的识别准确率达到了96%,单条数据的平均推理时间为0.19 ms,在模型参数规模、推理速度和推理数据能量消耗上均优于传统神经网络模型。

主 题 词：特定辐射源识别 脉冲神经网络 复数神经网络 Wi-Fi信号 

学科分类：07[理学] 08[工学] 070104[070104] 081101[081101] 0701[理学-数学类] 0811[工学-水利类] 

D　O　I：10.12399/j.issn.2097-163x.2025.01.004

馆 藏 号：203156923...