基于深度自適應(yīng)小波網(wǎng)絡(luò)的通信輻射源個體識別
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>3404 K
標簽： 輻射源個體識別 提升小波變換 深度自適應(yīng)小波網(wǎng)絡(luò)
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文檔介紹：針對現(xiàn)有的通信輻射源個體識別方法中人工提取特征復(fù)雜以及深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的識別機制缺乏清晰解釋的問題,，提出了一種基于深度自適應(yīng)小波網(wǎng)絡(luò)(Deep Adaptive Wavelet Network,，DAWN)的通信輻射源個體識別方法。首先分析了選擇互調(diào)干擾作為輻射源間個體特征的原因,；接著應(yīng)用了可實現(xiàn)提升小波變換的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)去提取特征,，并在其基礎(chǔ)上設(shè)計出可以同時完成特征提取和識別的DAWN；最后,，選擇Oracle數(shù)據(jù)集驗證方法的可行性,。實驗結(jié)果表明：利用DAWN對5個通信輻射源個體識別的準確率為95.5%，并且方法具有良好的抗噪性,。
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