基于频谱数据端到端的电台通联关系研究

• 作者: 姚昌华 张海波 朱凡芃 王磊
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 工学
• 关键词: 通联关系识别 频谱监测数据 深度学习 端到端
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 网络与系统
• 页码范围: 2745-2748
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2020.11.021

摘要

对无线网络中通联行为进行识别和分析,对反恐维稳等国家安全具有重要意义.通联关系是挖掘无线网络中行为关系和网络中的隐藏信息的基础.通过识别通联关系,可以推测电台在通信网络中的层级位置,进而找到网络中的关键节点.端到端是指不需要人工设计专家特征,使用深度学习的方法直接通过频谱监测数据识别通联关系.经过仿真试验发现,残差神经的网络结构可以有效识别通联关系,在测试集上识别率达到99.02％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王磊		9	24	3.0	4.0
2	张海波		3	3	1.0	1.0
3	姚昌华		2	0	0.0	0.0
4	朱凡芃		1	0	0.0	0.0