典型文献
空地协同场景下通信干扰智能识别方法
文献摘要：
针对现有通信干扰智能识别方法在小样本条件下识别精度低、网络模型欠拟合的问题,并形成通信干扰识别的空中与地面布设能力,该文提出一种空地协同场景下基于孪生网络的通信干扰智能识别方法.首先在空中无人机与地面设备之间构建空地协同的通信干扰认知架构,并通过提取所接收的通信干扰信号的时频图、分数阶傅里叶变换和星座图,对通信干扰信号进行智能表征,以作为网络的输入.然后搭建基于密集连接网络的网络结构,并设计双输入权值共享的孪生网络.最后,利用随机样本对孪生网络进行训练,并通过孪生单边网络构建基准通信干扰类型特征库进而实现通信干扰的智能识别.该方法通过度量两个样本之间的特征距离来判断样本的相似性,并通过相似度度量扩大了训练样本数量并训练了孪生网络模型.仿真结果表明,所提方法不但在较小数据集的条件下可有效地实现通信干扰的智能识别,而且相比现有的智能识别方法,所提方法的识别性能显著提升.
文献关键词：
通信干扰;空地协同;孪生网络;智能识别;小样本学习
中图分类号：
作者姓名：
刘明骞;高晓腾;李明;朱守中
作者机构：
西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室 西安 710071;中国电子科技集团有限公司第五十四研究所 石家庄 050050;中国电子信息产业集团有限公司国营第七二二厂 桂林 541001;长沙无源定位工程技术研究院 长沙 410008
文献出处：
引用格式：
[1]刘明骞;高晓腾;李明;朱守中-.空地协同场景下通信干扰智能识别方法)[J].电子与信息学报,2022(03):825-834
A类：
B类：
空地协同,同场,通信干扰,智能识别方法,样本条件,识别精度,欠拟合,干扰识别,布设,孪生网络,地面设备,认知架构,干扰信号,时频图,分数阶傅里叶变换,星座图,智能表,密集连接网络,双输入,权值共享,随机样本,单边,网络构建,干扰类型,类型特征,相似度度量,训练样本,样本数量,小数据,识别性,小样本学习
AB值：
0.312016
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。
