典型文献
基于VMD的通信辐射源个体识别方法
文献摘要：
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.
文献关键词：
通信辐射源识别;变分模态分解;卷积神经网络;特征提取
中图分类号：
作者姓名：
徐晋凯;谢钧;俞璐
作者机构：
中国人民解放军陆军工程大学 指挥控制工程学院,江苏 南京 210007;中国人民解放军陆军工程大学 通信工程学院,江苏 南京 210007
文献出处：
引用格式：
[1]徐晋凯;谢钧;俞璐-.基于VMD的通信辐射源个体识别方法)[J].通信技术,2022(04):461-467
A类：
通信辐射源识别
B类：
VMD,辐射源个体识别,细微,指纹信息,产生机理,接收信号,分过,变分模态分解,信号分解,低频分量,高频分量,设计深度,深度卷积神经网络,分类识别,公开数据集,自建数据集,小样本,样本条件
AB值：
0.220567
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
