典型文献
基于多重分形谱智能分析的卫星信号调制识别研究
文献摘要：
调制方式识别是电磁频谱战中的关键技术之一,已有星上识别方法智能化程度低、适应性差.针对此类问题,提出了一种基于多重分形谱和深度学习相结合的智能识别方法.首先分析了常见卫星通信信号的多重分形特性,构建了多重分形特征域矩阵.在此基础上,将该特征矩阵与深度学习残差网络相结合,并根据多尺度思想对残差网络结构进行了优化改进,改进后残差网络的多层自主细节特征提取优势完美契合了多重分形谱多尺度特征刻画能力,最终实现了卫星通信信号调制方式的有效识别.仿真结果表明,该方法具有较好的识别性能,当信噪比不低于1 dB时,平均识别率大于89％.
文献关键词：
卫星通信;深度学习;调制识别;多重分形谱
中图分类号：
作者姓名：
杨伟超;杜宇;文伟;侯舒维;徐常志;张建华
作者机构：
中国空间技术研究院西安分院,陕西西安710100
文献出处：
引用格式：
[1]杨伟超;杜宇;文伟;侯舒维;徐常志;张建华-.基于多重分形谱智能分析的卫星信号调制识别研究)[J].电子学报,2022(06):1336-1343
A类：
B类：
多重分形谱,智能分析,卫星信号,信号调制,调制识别,调制方式识别,电磁频谱战,智能识别方法,卫星通信,通信信号,分形特性,多重分形特征,域矩阵,特征矩阵,尺度思想,残差网络结构,优化改进,细节特征提取,多尺度特征,识别性,dB,识别率
AB值：
0.339827
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