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【摘要】：通信辐射源个体识别是指对接收的信号进行特征测量并确定辐射源个体的过程,其对提升无线通信系统的安全性和提高军事通信侦察对抗能力具有重要意义。深度神经网络具备强大的分层特征表达和自适应特征提取能力,具有应用于辐射源个体信号特征提取与识别的潜力。
为了实现复杂环境下雷达辐射源个体的高效识别,本文研究了采用小波变换降噪的Hilbert脉冲包络特征提取算法,提出了基于循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）的雷达辐射源个体识别方法,分别对脉冲包络特征波形和对信号时域特征波形进行了分类识别,实验结果...
基于深度学习的雷达辐射源识别技术研究1摘要时频分析（参考博文）作为处理非平稳信号的有力工具，能够将一维的时域信号映射为时间和频率的联合分布。通过将信号转化为二维时频图像，从图像识别的角度完成辐射源信号的识别。而深度学习模型能够对信号或者图像进行自动的特征提取，省去...
摘要：通信辐射源个体确认技术是实现通信辐射源个体识别的关键技术之一。该文研究了基于支持向量数据描述(SVDD)的通信辐射源个体确认算法。针对传统SVDD算法在正类训练样本不完备的条件下对正类测试样本接受率较低的不足，提出带反类训练的最大分类间隔SVDD算法(MCM-SVDD)。
摘要：雷达辐射源个体识别是现代电子情报和电子支援系统的重要研究内容。本文在辐射源个体特征分析的基础上，提出了一种基于模糊函数的辐射源个体识别算法。针对模糊函数的冗余性，分别利用模糊函数切片和局部模糊函数切片表征雷达的细微差异与个体特征，并推导了局部模糊函数切片的...
基于脉间特征深度学习的雷达辐射源识别郑超凡,吴昊,郝云飞,柳征国防科技大学电子科学学院RadarEmitterIdentificationBasedonDeepLearningofInter-pulseFeaturesZhengChaofan,WuHao,HaoYunfei,LiuZhengCollegeofElectronicScienceand
机器学习在辐射源个体识别上的应用.林兵.【摘要】：在越来越复杂的电磁环境下,辐射源个体的识别是在电子战中获取情报的重要手段,所以辐射源个体的识别引起了国内外学者越来越多的关注。.辐射源个体的“硬件”指纹识别是指将辐射源唯一电磁特征和...
首页专栏算法文章详情0基于深度残差收缩网络的鲁棒通信辐射源个体识别汉民发布于4月17日近年来，己经有越来越多的研究人员尝试在通信辐射源个体识别领域引入基于深度学习的识别算法，并且在信号参数已知、待识别样本纯净的理想实验环境中取得了一定成
再次,针对信号与辐射源个体关联识别问题,是在对辐射源型号进行了有效识别后,对该型号的不同辐射源个体进行分类识别。以辐射源个体信息已知的信号样本为研究基础,将信号与相同型号、相同工作方式的不同辐射源个体进行一一关联,通过建立信号的分类器进而实现对辐射源个体的识别。
基于深度学习的雷达辐射源识别技术研究.井博军.【摘要】：随着现代电子信息技术的快速发展,新体制雷达不断涌现,雷达信号波形越来越复杂,基于常规参数的雷达辐射源识别已经难以满足现代电子对抗的需求。.因此,必须深入研究雷达辐射源信号的脉内特征...
【摘要】：通信辐射源个体识别是指对接收的信号进行特征测量并确定辐射源个体的过程,其对提升无线通信系统的安全性和提高军事通信侦察对抗能力具有重要意义。深度神经网络具备强大的分层特征表达和自适应特征提取能力,具有应用于辐射源个体信号特征提取与识别的潜力。
为了实现复杂环境下雷达辐射源个体的高效识别,本文研究了采用小波变换降噪的Hilbert脉冲包络特征提取算法,提出了基于循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）的雷达辐射源个体识别方法,分别对脉冲包络特征波形和对信号时域特征波形进行了分类识别,实验结果...
基于深度学习的雷达辐射源识别技术研究1摘要时频分析（参考博文）作为处理非平稳信号的有力工具，能够将一维的时域信号映射为时间和频率的联合分布。通过将信号转化为二维时频图像，从图像识别的角度完成辐射源信号的识别。而深度学习模型能够对信号或者图像进行自动的特征提取，省去...
摘要：通信辐射源个体确认技术是实现通信辐射源个体识别的关键技术之一。该文研究了基于支持向量数据描述(SVDD)的通信辐射源个体确认算法。针对传统SVDD算法在正类训练样本不完备的条件下对正类测试样本接受率较低的不足，提出带反类训练的最大分类间隔SVDD算法(MCM-SVDD)。
摘要：雷达辐射源个体识别是现代电子情报和电子支援系统的重要研究内容。本文在辐射源个体特征分析的基础上，提出了一种基于模糊函数的辐射源个体识别算法。针对模糊函数的冗余性，分别利用模糊函数切片和局部模糊函数切片表征雷达的细微差异与个体特征，并推导了局部模糊函数切片的...
基于脉间特征深度学习的雷达辐射源识别郑超凡,吴昊,郝云飞,柳征国防科技大学电子科学学院RadarEmitterIdentificationBasedonDeepLearningofInter-pulseFeaturesZhengChaofan,WuHao,HaoYunfei,LiuZhengCollegeofElectronicScienceand
机器学习在辐射源个体识别上的应用.林兵.【摘要】：在越来越复杂的电磁环境下,辐射源个体的识别是在电子战中获取情报的重要手段,所以辐射源个体的识别引起了国内外学者越来越多的关注。.辐射源个体的“硬件”指纹识别是指将辐射源唯一电磁特征和...
首页专栏算法文章详情0基于深度残差收缩网络的鲁棒通信辐射源个体识别汉民发布于4月17日近年来，己经有越来越多的研究人员尝试在通信辐射源个体识别领域引入基于深度学习的识别算法，并且在信号参数已知、待识别样本纯净的理想实验环境中取得了一定成
再次,针对信号与辐射源个体关联识别问题,是在对辐射源型号进行了有效识别后,对该型号的不同辐射源个体进行分类识别。以辐射源个体信息已知的信号样本为研究基础,将信号与相同型号、相同工作方式的不同辐射源个体进行一一关联,通过建立信号的分类器进而实现对辐射源个体的识别。
基于深度学习的雷达辐射源识别技术研究.井博军.【摘要】：随着现代电子信息技术的快速发展,新体制雷达不断涌现,雷达信号波形越来越复杂,基于常规参数的雷达辐射源识别已经难以满足现代电子对抗的需求。.因此,必须深入研究雷达辐射源信号的脉内特征...
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