基于卷积神经网络的雷达和通信信号调制识别

• 作者: 侯坤元 冷鹏飞 姚群 黎仁刚
• 来源期刊: 航天电子对抗
• 学科: 工学
• 关键词: 雷达通信 调制识别 深度学习 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 技术前沿
• 页码范围: 7-13
• 页数: 7页
• 分类号: TN971+.1|TN974
• 字数: 4457字
• 语种: 中文

摘要

雷达和通信信号的调制识别是电子侦察对抗的一项关键技术,通过搜索、截获敌方电子设备发射的电磁辐射信号,经过电子侦察系统分析、识别,从而获取敌方战术、技术特征参数等情报.人工神经网络中的深度学习网络由于具有强大的表征学习能力,可以自动从原始数据中提取出各种复杂的特征.介绍了一种差分自相关预处理结合深度学习进行中频信号调制识别的方法,结合工作的实际需求,对深度学习在信号调制识别中提出了一些展望,如进一步提高在低信噪比下的识别率和研究深度学习调制识别混合架构.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黎仁刚		7	10	2.0	3.0
2	姚群		4	0	0.0	0.0
3	冷鹏飞		3	7	2.0	2.0
4	侯坤元		1	0	0.0	0.0