典型文献
小样本情景下基于特征融合的辐射源个体识别
文献摘要：
针对小样本情景下辐射源个体识别困难等难题,提出一种在小样本情景下基于特征融合和深度学习的辐射源个体识别方法.将基于希尔伯特-黄变换、魏格纳-威利分布、连续小波变换所提取的信号个体特征进行融合并构建ResNet完成训练和识别.采用该方法,对3部实采辐射源数据进行测试,测试结果表明,相比于使用单一特征进行网络分类识别的主流算法,该方法能提高小样本情境下辐射源个体识别准确率、改善神经网络性能.
文献关键词：
小样本;特征融合;辐射源;个体识别;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
蒋季宏;方宇轩;张伟;顾杰;邵怀宗;张谦;林静然
作者机构：
电子科技大学,成都 611730;重庆大学,重庆 400030;电子信息控制重点实验室,成都610036
文献出处：
引用格式：
[1]蒋季宏;方宇轩;张伟;顾杰;邵怀宗;张谦;林静然-.小样本情景下基于特征融合的辐射源个体识别)[J].电子信息对抗技术,2022(03):20-25
A类：
B类：
小样本,特征融合,辐射源个体识别,希尔伯特,黄变,魏格纳,威利,连续小波变换,个体特征,ResNet,分类识别,流算法,高小,识别准确率,网络性能
AB值：
0.241836
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