典型文献
基于卷积神经网络的通信辐射源个体识别
文献摘要：
针对传统方法在复杂电磁环境下难以有效提取通信辐射源指纹特征的问题,设计一种基于卷积神经网络的通信辐射源个体识别方法.首先建立基于卷积神经网络的通信辐射源个体识别模型,然后仿真产生一个主信号,并通过叠加不同的指纹特征和不同信噪比的随机噪声作为不同通信辐射源的判别依据,最后测试模型的可行性和研究分析其它因素对模型的影响.
文献关键词：
卷积神经网络;通信辐射源指纹;特征提取;监督学习
中图分类号：
作者姓名：
陈旗;郑瑞华
作者机构：
海军工程大学,武汉430033
文献出处：
引用格式：
[1]陈旗;郑瑞华-.基于卷积神经网络的通信辐射源个体识别)[J].电子信息对抗技术,2022(03):11-15
A类：
通信辐射源指纹
B类：
辐射源个体识别,复杂电磁环境,有效提取,指纹特征,识别模型,随机噪声,后测,测试模型,监督学习
AB值：
0.128234
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