基于卷积神经网络和注意力机制的射频指纹识别方法

作     者：李治龙 李宁静 杨志强 Li Zhilong;Li Ningjing;Yang Zhiqiang

作者机构：四川九洲空管科技有限责任公司绵阳621000 

出 版 物：《现代计算机》 (Modern Computer)

年 卷 期：2024年第30卷第21期

页      码：82-85页

摘      要：针对传统基于手工特征提取的方法存在计算复杂度高、鲁棒性差的问题,提出一种结合注意力机制与卷积神经网络(CNN)的射频指纹识别方法。该方法利用模型强大的特征提取能力,并结合注意力机制聚焦关键信息,无需人工干预,在降低复杂度的同时提高了干扰场景下的识别效率和准确率。在不同场景和信号类别的射频信号数据集中的实验结果表明,相比于未结合注意力机制的CNN,该文提出的方法对5种和10种USRP的识别准确率有着显著提升,分别达到了99.5%和98.1%,验证了其在辐射源个体识别中的有效性和优势,且无需预处理和人工设计指纹特征。

主 题 词：射频指纹识别 卷积神经网络 注意力机制 辐射源 

学科分类：08[工学] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1007-1423.2024.21.016

馆 藏 号：203156928...