调制分类

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基于变分编码器与主成分分析的电磁对抗攻击
《华中科技大学学报（自然科学版）》2024年第11期1-7,共7页何琨 陈振华 黄绍 赵耀东 
国家自然科学基金资助项目(U22B2017);电磁空间安全全国重点实验室基金资助项目。
针对电磁信号难以及时获得清晰的原始输入信号,导致无法产生有效对抗样本的问题,提出一种基于变分编码器(VAE)与主成分分析(PCA)的通用对抗攻击算法(VP-UAP).VP-UAP对输入信号进行采样,并使用传统的对抗攻击方法生成对抗扰动集;然后使用...
关键词：调制分类 深度识别模型 电磁领域 通用对抗攻击 黑盒攻击 
面向智能信号测试系统的MIMO通信调制分类方法
《南京邮电大学学报（自然科学版）》2024年第4期88-97,共10页张睿智 赵智龙 陈远 石培杰 张惠山 孟荣 
国家电网公司科技基金(kj2021-055)资助项目。
电力系统继电保护日趋智能化、数字化,继电保护测试性能要求也日趋复杂。保护设备型号复杂,对测试系统的信号调制兼容提出了更高要求。因此,提出了一种新的调制分类方法,可以对二进制相移键控、正交相移键控、16正交幅度调制等多种调制...
关键词：智能继电保护 MIMO通信 调制分类 
基于改进AdaBoost.M2算法的自动调制识别方法被引量：2
《北京航空航天大学学报》2023年第8期2089-2098,共10页王沛 刘春辉 张多纳 
北京市自然科学基金(4204102)。
针对同族调制类型通信信号识别难度大、深度学习模型普遍存在泛化能力弱的问题,基于经典AdaBoost.M2算法,提出改进样本权重的AdaBoost.M2算法,用于解决大样本情况下学习率与加权后样本数据难以相适应的问题。改进后的新样本权重确保训...
关键词：AdaBoost.M2算法 深度学习 调制分类 样本权重 过拟合 
基于CWD谱图和改进CNN的无线电调制分类被引量：2
《电子测量技术》2023年第5期50-56,共7页李宝平 魏坡 
河南省科技攻关项目(212102210557);河南理工大学博士基金(B2017-55)项目资助
针对频率随时间的变化规律是不同调制信号之间最重要的区别,提出一种结合崔-威廉斯分布和改进卷积神经网络模型的无线电调制分类识别方法。在信号预处理阶段,为了更好保留信号的时频特征,引入崔-威廉斯变换将原始时间序列转换成时频图像...
关键词：无线电调制分类 崔-威廉斯分布 卷积神经网络 残差密集块 
基于自对比学习的半监督无线电调制分类
《通信对抗》2023年第1期57-62,共6页Dongxin Liu Peng Wang Tianshi Wang Tarek Abdelzaher 王星(翻译) 
提出了一种用于自动调制分类(AMC)的半监督学习框架。通过在自我监督的对比学习预训练步骤中谨慎地利用未标记的信号数据,提出的框架在给定少量标记数据的情况下实现了更高的性能,从而大大减少了深度学习的标记负担。评估了半监督框架...
关键词：自监督学习 半监督学习 自动调制分类 
基于星座图和密集连接网络的QAM信号识别被引量：2
《电子信息对抗技术》2023年第1期43-48,共6页葛战 李兵 孙磊 蒋鸿宇 周劼 
国家自然科学基金委员会与中国工程物理研究院联合基金(NSAF)资助项目(U153010137)。
利用深度神经网络对图像数据的显著学习能力,提出了一种基于通信信号星座图和密集连接网络(DenseNet)的正交幅度调制(Quadrature Amplitude Modulation,QAM)信号调制分类算法。算法首先对接收信号进行预处理,获取训练所需的星座图数据集...
关键词：密集连接网络 调制分类 星座图 注意力机制 
基于多通道残差网络与注意力机制协作的调制分类
《河南理工大学学报（自然科学版）》2023年第1期160-167,共8页邹波蓉 李姗姗 叶沛然 侯庆华 武会斌 
国家自然科学基金资助项目(11805052);河南省科技攻关项目(222102210247)。
为了更加充分地提取调制信号特征,构建一种多通道残差网络与注意力机制协作的调制分类方法。首先设计一个各通道均不相同的多通道结构,确保提取的信号特征更加多样;其次,将每个通道提取的特征利用concatenate层进行融合,增强描述信号特...
关键词：调制分类 深度学习 卷积神经网络 残差网络 注意力机制 
数据驱动的双通道CNN-LSTM调制分类算法被引量：3
《无线电工程》2023年第1期73-79,共7页葛战 孙磊 李兵 蒋鸿宇 周劼 
国家自然科学基金委员会与中国工程物理研究院联合基金(NSAF)资助项目(U153010137)。
为同时利用卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的空间特征提取能力和长短时记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)网络的时序特征提取能力,提出了一种由双通道一维CNN与LSTM相互串联的调制分类算法。算法采用数据驱动的方式...
关键词：调制分类 数据驱动 卷积神经网络 长短时记忆网络 
基于攻击成本的信号调制分类对抗样本检测算法
《浙江工业大学学报》2022年第6期591-598,共8页宣琦 周涛 
国家自然科学基金资助项目(61973273)。
针对基于深度神经网络的无线电信号调制分类任务所面临的对抗样本安全问题,提出了一种基于攻击成本的信号调制分类对抗样本检测算法。首先,使用攻击成本表征样本的相对位置;然后,运用攻击迭代次数衡量样本的攻击成本,寻找待测样本在训...
关键词：深度神经网络 信号调制分类 对抗样本检测 
基于大数据的复杂环境下调制分类方法被引量：1
《太赫兹科学与电子信息学报》2022年第1期16-21,28,共7页师长立 韦统振 吴理心 叶泽雨 尹靖元 
国防基础科研计划资助项目(JCKY2019130C002)。
随着频率使用设备的激增和大数据时代的到来,频谱管理和控制面临着有效性和准确性的挑战。调制分类技术是频谱管理和控制的基础,也是其关键部分。因此,在大数据场景下进行有效的调制分类技术非常重要。本文不仅考虑了大数据背景下分类...
关键词：大数据 非高斯噪声 调制分类 深度学习 
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