典型文献
基于深度卷积神经网络的多节点协同干扰识别方法
文献摘要：
通信抗干扰是复杂电磁环境下无线通信生存能力的核心问题,而干扰识别是通信抗干扰的重要前置环节.目前的干扰识别大多采用单节点进行干扰识别,而单节点干扰识别容易受到信道环境影响导致性能下降.针对无线通信网络在低干信比条件下单节点干扰正确识别率较低等问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的多节点协同干扰识别方法,并设计了基于中心判决和基于硬判决的两种干扰识别算法.仿真结果表明,采用多节点协同干扰识别方法能够显著提升无线通信网络在低干信比条件下的干扰正确识别率,且基于硬判决的方法较基于中心判决的方法有更好的性能.
文献关键词：
干扰识别;多节点协同;深度卷积神经网络;数据融合
中图分类号：
作者姓名：
沈钧仁;李玉生;施育鑫;安康
作者机构：
国防科技大学第六十三研究所,江苏 南京210007;国防科技大学 电子科学学院,湖南 长沙410000
文献出处：
引用格式：
[1]沈钧仁;李玉生;施育鑫;安康-.基于深度卷积神经网络的多节点协同干扰识别方法)[J].无线电通信技术,2022(04):711-717
A类：
B类：
深度卷积神经网络,多节点协同,协同干扰,干扰识别,通信抗干扰,复杂电磁环境,生存能力,单节点,信道,响导,性能下降,无线通信网络,干信比,下单,识别率,判决,识别算法,数据融合
AB值：
0.202879
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