基于深度学习的ADS-B辐射源个体识别

• 作者: 严科 谢烨
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 辐射源识别 深度学习 ADS-B centerloss
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 120-124,130
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2021.02.021

摘要

辐射源个体识别技术在电子对抗领域起着关键性作用.针对传统人工提取特征主要依赖于专家经验,文中提出了一种基于深度学习的ADS-B辐射源个体识别方法.该方法采用卷积神经网络结合center loss损失函数来训练和测试相位数据.并加入假冒飞机序列号,查看中心损失值来判断是否异常.实验表明,文中提出的方法识别精度能达到99％左右,且能区分真实消息和假冒消息.