基于深度学习的通信辐射源识别研究综述

• 作者: 俞璐 姚艳艳 张海波 朱磊 陈一鸣
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 辐射源识别 个体识别 调制方式识别
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 1846-1850
• 页数: 5页
• 分类号: TN974
• 字数: 4505字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2020.08.002

摘要

为改进完善通信辐射源识别课题,引入深度学习作为分类方法.为探究深度学习对辐射源识别的作用,介绍了与通信辐射源识别相关的深度学习理论,从辐射源个体识别与调制方式识别两个方面,对基于深度学习的通信辐射源识别技术的研究现状进行综述,并详细分析了基于深度学习的通信辐射源识别技术的主要难点问题,同时讨论了发展方向和解决方案.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	俞璐		11	4	2.0	2.0
2	朱磊		6	0	0.0	0.0
3	陈一鸣		2	0	0.0	0.0
4	姚艳艳		2	0	0.0	0.0
5	张海波		1	0	0.0	0.0