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迁移学习
及其在通信辐射源个体识别中的应用
王天池
俞璐
通信技术
综述
2022年03期
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基于单导联的心电信号身份识别技术
王雪婷
张烨菲
张显飞
赵治栋
通信技术
安全与保密
2022年05期
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迁移学习
及其在通信辐射源个体识别中的应用
王天池
俞璐
陆军工程大学
期刊
《通信技术》
2022年03期
摘要:通信辐射源个体识别作为通信侦察的一种技术手段,在现代战场上发挥着至关重要的作用。迁移学习不要求源域与目标域数据同分布,大大减轻了传统模型对数据量和数据分布的敏感性,可以一定程度上解决通信辐射源数据集不全面、不充足等问题。概括了迁移学习的基本理论,分析了基于迁移学习的通信辐射源识别的可行性,阐述了近年来迁移学习以及基于迁移学习的通信辐射源识别方法的研究现状,探讨了迁移学习方法的算法性能和优缺点,总结了基于迁移学习的通信辐射源识别技术的优势和存在的问题,为相关研究提供了参考。
通信辐射源识别
迁移学习
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基于单导联的心电信号身份识别技术
王雪婷
张烨菲
张显飞
赵治栋
杭州电子科技大学
期刊
《通信技术》
2022年05期
摘要:随着国家、企业和个人对信息安全领域的愈发重视,基于心电(Electrocardiogram,ECG)信号的身份识别技术因具备活体识别的高防伪性引起了人们的关注。为了实现快捷、高效的个体识别率,构建了基于卷积神经网络的深度迁移识别模型。首先对原始心电信号进行质量等级评估,剔除影响识别结果的较差信号;其次将质量合格的一维心电信号转化为二维ECG轨迹图作为网络层的输入;最后利用GoogleNet网络模型实现对ECG轨迹图的迁移学习,并在MIT-BIH Arrhythmia Database数据库上获得了97.87%的识别准确度。结果表明,提出的识别算法对单导联心电信号具有较高准确率的识别效果。
心电信号
质量评估
卷积神经网络
迁移学习
身份识别
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