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基于Swin-Transformer的短波协议信号识别: 收藏
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引用; 《通信学报》2022年第11期43卷 127-135页; 作者：朱政宇陈鹏飞王梓晅巩克现吴迪王忠勇郑州大学电气与信息工程学院河南郑州450001 郑州大学河南省智能网络和数据分析国际联合实验室河南郑州450001 郑州大学电子材料与系统国际联合研究中心河南郑州450001 信息工程大学数据与目标工程学院河南郑州450001; 针对短波复杂信道环境下信号所属协议识别困难的问题,提出一种基于Swin-Transformer神经网络模型的短波协议信号识别算法。首先使用时频分析方法得到信号的灰度时频图作为神经网络的输入;其次设计一种基于Swin-Transformer的神经网络模...; 针对短波复杂信道环境下信号所属协议识别困难的问题,提出一种基于Swin-Transformer神经网络模型的短波协议信号识别算法。首先使用时频分析方法得到信号的灰度时频图作为神经网络的输入;其次设计一种基于Swin-Transformer的神经网络模型,对信号时频图进行特征提取;最后将特征与协议建立映射关系,从而实现信号协议的识别。仿真实验结果表明,在信噪比大于−4 dB的高斯信道下,所提算法的识别准确率接近100%,高于现有算法。此外,在强干扰以及多径时延衰落的信道条件下,所提算法仍具有较高的短波协议信号识别率。; 来源：详细信息评论

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