典型文献
基于残差重构网络的射频信号个体识别
文献摘要：
针对主流方法对信号个体识别效率低、误识别的问题,提出一种基于残差重构网络的射频信号个体识别方法.通过傅里叶变换得到侦收信号的频域特征,作为神经网络的输入向量;利用残差网络能够解决网络退化和梯度消失的优势,重构残差网络,并将其作为射频信号个体识别的核心网络模型;通过固定每层网络的通道数,实现减少模型参数量,达到神经网络轻量化目的.实验结果表明:与ResNet18方法相比,该方法针对30个目标信号的个体识别率提升了约3.8％,模型大小降低了13倍,能较好地解决模型压缩与识别算法性能无法平衡的问题.
文献关键词：
残差重构;射频信号个体识别;频域特征;轻量化
中图分类号：
作者姓名：
赵火军;程旗;李捷;高晓利;王维
作者机构：
九洲电器集团有限责任公司技术创新中心,四川 绵阳 621000
文献出处：
引用格式：
[1]赵火军;程旗;李捷;高晓利;王维-.基于残差重构网络的射频信号个体识别)[J].兵工自动化,2022(04):64-68
A类：
射频信号个体识别
B类：
残差重构,主流方法,误识,傅里叶变换,收信,频域特征,残差网络,梯度消失,核心网络,每层,通道数,模型参数量,网络轻量化,ResNet18,识别率,模型压缩,识别算法,算法性能
AB值：
0.259809
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