本文主要探讨了通信电台识别技术，这是一种在通信对抗中至关重要的任务。传统的通信辐射源识别方法，如全双谱技术，由于数据维度高，往往会导致数据灾难性问题，即数据量过大，处理效率低且容易出现过拟合。为解决这一问题，研究者提出了一种结合局部双谱特征和深度卷积神经网络（CNN）的新方法。
局部双谱是一种有效的信号特征提取手段，它可以从时域射频信号中捕获信号的非线性特性。在本文中，研究人员首先从射频信号中提取二维双谱特征，这些特征能够反映信号的局部结构和模式。然后，通过选择双谱矩阵的次对角线上的数据，他们有效地降低了数据的维度，这有助于减少计算复杂性和提高识别效率。
接下来，他们利用VGG19模型构建了一个深度卷积神经网络。VGG19是深度学习领域的一个经典模型，由多个卷积层和池化层组成，具有强大的图像特征学习能力。在本文的场景中，VGG19被用于学习和识别从局部双谱中提取的特征，从而实现通信电台的自动识别。实验结果显示，基于这种新方法的识别系统平均识别率达到了90.38%，证明了该方法的有效性。
通信对抗是现代战争中不可忽视的一部分，准确快速地识别通信电台对于干扰敌方通信、保护己方通信安全至关重要。这种基于局部双谱和深度学习的方法为通信电台识别提供了新的思路，有望在实际应用中提高识别速度和准确性，同时降低计算资源的需求。
总结来说，本文的研究贡献在于：
1. 提出了一种新的通信电台识别方法，结合了局部双谱特征和深度卷积神经网络，有效解决了全双谱方法中的数据维度问题。
2. 通过选取双谱矩阵的次对角线数据，实现了数据降维，减少了计算复杂性。
3. 应用VGG19模型进行特征学习和识别，取得了较高的平均识别率，验证了方法的可行性。
该研究不仅在理论上丰富了通信电台识别的理论体系，而且在实践中为通信对抗提供了更高效、更精确的技术支持。未来，这种融合信号处理与深度学习的技术可能会被进一步优化，以适应更多复杂环境下的通信识别需求。
