基于深度自適應(yīng)小波網(wǎng)絡(luò)的通信輻射源個(gè)體識(shí)別
所屬分類(lèi)：技術(shù)論文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>3404 K
標(biāo)簽： 輻射源個(gè)體識(shí)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(duì)現(xiàn)有的通信輻射源個(gè)體識(shí)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(shí)別機(jī)制缺乏清晰解釋的問(wèn)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(gè)體識(shí)別方法。首先分析了選擇互調(diào)干擾作為輻射源間個(gè)體特征的原因；接著應(yīng)用了可實(shí)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(jì)出可以同時(shí)完成特征提取和識(shí)別的DAWN；最后，選擇Oracle數(shù)據(jù)集驗(yàn)證方法的可行性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：利用DAWN對(duì)5個(gè)通信輻射源個(gè)體識(shí)別的準(zhǔn)確率為95.5%，并且方法具有良好的抗噪性。
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