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基于IQ图特征的通信辐射源个体识别

         

摘要

在真实的战场环境中,我们很难采集到足够的带标签的敌方辐射源数据,通过不断地发展,CNN神经网络有着很强的处理图片分类的能力,为了充分利用发展最为成熟的CNN神经网络,本文提出了一种将IQ路数据转化成图片的识别方法.由于数据的IQ图具有重复性与个体的差异性,通过实验,这种方法在识别不同个体超短波电台上有着94%的正确率,对比双谱特征,IQ图特征具有更强的识别能力.这种特征变换方法简单,并且CNN网络处理图片分类的技术成熟,具有很强的实用性.

著录项

  • 来源
    《信号处理》 |2021年第1期|120-125|共6页
  • 作者单位

    国防科技大学电子对抗学院 安徽合肥230037;

    国防科技大学电子对抗学院 安徽合肥230037;

    国防科技大学电子对抗学院 安徽合肥230037;

    中国人民解放军96833部队 湖南怀化418000;

    国防科技大学电子对抗学院 安徽合肥230037;

    国防科技大学电子对抗学院 安徽合肥230037;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 信号处理;
  • 关键词

    IQ图特征; CNN神经网络; 辐射源个体识别;

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