基于对角切片特征提取和深度学习的辐射源识别.pdf

"基于对角切片特征提取和深度学习的辐射源识别" 本文提出了一种基于对角切片特征提取和深度学习的辐射源识别算法，以解决复杂电磁环境下辐射源识别率低的问题。该算法利用辐射源信号双谱的个体特性，提取信号双谱对角切片特征作为深度学习模型的输入数据，并采用Softmax分类器进行辐射源识别。 辐射源识别技术自20世纪80年代开始研究，经过40多年的发展，已经取得了很大的成就。大量涌现的识别算法已经在实际装备中得到应用，获得了较好的辐射源信号识别效果。纵观辐射源识别技术的发展过程，可以划分为特征参数匹配、人工智能识别、脉内特征分析、数据融合等四个阶段。 当前，大数据、物联网、云计算、深度学习等技术广泛用于社会生活的方方面面，辐射源信号识别要依靠侦察获取的大量信号数据，因此和以上技术紧密相关。 本文的算法基于对角切片特征提取和深度学习，能够识别个体辐射源，在低信噪比条件下也能获得高的辐射源识别率。相比于其他识别算法，双谱对角切片特征有更鲁棒的分辨性。 深度学习作为机器学习的一种，通过神经网络来模拟人类的学习过程，能够自动地学习和提取特征，从而提高辐射源识别的准确率。本文的算法通过Softmax分类器来进行辐射源识别，能够对辐射源信号进行分类和识别。 此外，辐射源信号的双谱对角切片特征也可以用于其他 domaine 的信号识别，如音频信号、图像信号等。该特征可以捕捉信号的时域和频域特征，从而提高信号识别的准确率。 本文的算法基于对角切片特征提取和深度学习，能够解决复杂电磁环境下辐射源识别率低的问题，提高辐射源识别的准确率。该算法可以广泛应用于电磁信号识别、雷达信号识别等领域。 本文的贡献在于： 1. 提出了基于对角切片特征提取和深度学习的辐射源识别算法，解决了复杂电磁环境下辐射源识别率低的问题。 2. 证明了双谱对角切片特征的鲁棒性，能够在低信噪比条件下获得高的辐射源识别率。 3. 针对复杂电磁环境下的辐射源识别问题，提出了基于深度学习的解决方案，提高了辐射源识别的准确率。 4. 该算法可以广泛应用于电磁信号识别、雷达信号识别等领域，具有广泛的应用前景。 本文的算法基于对角切片特征提取和深度学习，能够解决复杂电磁环境下辐射源识别率低的问题，提高辐射源识别的准确率，具有广泛的应用前景。