基于深度自适应小波网络的通信辐射源个体识别AET-电子技术应用-最丰富的电子设计资源平台

基于深度自适应小波网络的通信辐射源个体识别
所属分类：技术论文
上传者：zhoubin333
文档大小：3404 K
标签：辐射源个体识别提升小波变换深度自适应小波网络
所需积分：0分积分不够怎么办？
文档介绍：针对现有的通信辐射源个体识别方法中人工提取特征复杂以及深度学习网络的识别机制缺乏清晰解释的问题，提出了一种基于深度自适应小波网络(Deep Adaptive Wavelet Network，DAWN)的通信辐射源个体识别方法。首先分析了选择互调干扰作为辐射源间个体特征的原因；接着应用了可实现提升小波变换的卷积神经网络结构去提取特征，并在其基础上设计出可以同时完成特征提取和识别的DAWN；最后，选择Oracle数据集验证方法的可行性。实验结果表明：利用DAWN对5个通信辐射源个体识别的准确率为95.5%，并且方法具有良好的抗噪性。
现在下载
VIP会员，AET专家下载不扣分；重复下载不扣分，本人上传资源不扣分。

活动