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基于深度残差网络的ADS-B信号辐射源个体识别
基于深度残差网络的ADS-B信号辐射源个体识别
作者:
翁琳天然
彭进霖
何元
钟都都
彭建华
茆旋宇
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
ADS-B
辐射源个体识别
深度残差网络
深度学习
摘要:
针对传统依赖于人工提取的专家特征难以表征辐射源个体信号的细微差异问题,提出了一种基于深度残差网络(DRN)的辐射源个体识别算法.利用深度残差网络完成分类识别任务,将实测信号的同相分量(I路)和正交分量(Q路)输入到深度残差网络中进行训练.在包含不同飞行目标的ADS-B信号实测数据集上进行实验以评估该算法的性能.实验结果表明,提出的DRN模型在不需要人工进行特征选择的情况下达到了较好的分类精度.此外,在信噪比上对数据集进行扩增可进一步提升模型的性能.
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篇名
基于深度残差网络的ADS-B信号辐射源个体识别
来源期刊
航空兵器
学科
关键词
ADS-B
辐射源个体识别
深度残差网络
深度学习
年,卷(期)
2021,(4)
所属期刊栏目
航空武器技术|Aviation Weapon Technology
研究方向
页码范围
24-29
页数
6页
分类号
TJ760|TN957
字数
语种
中文
DOI
10.12132/ISSN.1673-5048.2020.0095
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节点文献
ADS-B
辐射源个体识别
深度残差网络
深度学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
航空兵器
主办单位:
中国空空导弹研究院
出版周期:
双月刊
ISSN:
1673-5048
CN:
41-1228/TJ
开本:
大16开
出版地:
河南省洛阳市030信箱3分箱
邮发代号:
创刊时间:
1964
语种:
chi
出版文献量(篇)
2141
总下载数(次)
10
总被引数(次)
8123
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