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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
474
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基于VMD的通信辐射源个体识别方法
徐晋凯
谢钧
俞璐
通信技术
网络与系统
2022年04期
434
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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
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基于VMD的通信辐射源个体识别方法
徐晋凯
谢钧
俞璐
中国人民解放军陆军工程大学指挥控制工程学院
中国人民解放军陆军工程大学通信工程学院
期刊
《通信技术》
2022年04期
摘要:针对通信辐射源细微个体指纹信息难以提取的问题,根据辐射源指纹产生机理,提出了将接收信号中的数据部分过滤而保留指纹噪声的研究思路,设计了基于变分模态分解的识别方法。该方法采用变分模态分解将接收信号分解为主要包含数据信息的低频分量和主要包含指纹信息的高频分量,并设计深度卷积神经网络对分解后的高频分量进行特征提取和分类识别。在公开数据集和自建数据集上的实验结果均表明,所提方法可显著提高辐射源个体识别的性能,且在小样本条件下的优势更加显著。
通信辐射源识别
变分模态分解
卷积神经网络
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