基于双路射频指纹卷积神经网络与特征融合的雷达辐射源个体识别

2024-05-18 电子与信息学报110 1.41M 0

  为实现雷达辐射源个体识别不受信号参数、调制方式的影响,该文提出基于双路射频指纹卷积神经网络(Dual RFF-CNN2)和特征融合的雷达辐射源个体识别方法。首先从接收的射频信号中提取原始I/Q(Raw-I/Q)信号;其次分别对Raw-I/Q两路信号进行轴向积分双谱(AIB)和围线积分双谱(SIB)降维以构建双谱积分矩阵;最后将Raw-I/Q信号及双谱积分矩阵共同送入Dual RFF-CNN2网络并进行特征融合以实现雷达辐射源个体识别。实验结果表明,该方法具有较高的识别准确率,提取的“指纹特征”具备稳定性、鲁棒性。



您还没有登录,请登录后查看详情



 

1/26专辑:论文下载

举报收藏 0打赏 0评论 0
相关文档
本类推荐
下载排行
网站首页  |  关于我们  |  联系方式  |  用户协议  |  隐私政策  |  版权声明  |  网站地图  |  排名推广  |  广告服务  |  积分换礼  |  网站留言  |  RSS订阅  |  违规举报  |  蜀ICP备2024057410号-1