辐射源信号

作品数：220被引量：862H指数：16
导出分析报告
相关领域：电子电信更多>>
相关作者：金炜东张葛祥刘明骞李建峰何明浩更多>>
相关机构：西南交通大学西安电子科技大学国防科学技术大学电子科技大学更多>>
相关期刊：更多>>
相关基金：国家自然科学基金四川省青年科技基金国防科技重点实验室基金湖北省自然科学基金更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

结果分析中...
共 条 记 录，以下是1-10
全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
基于复杂网络建模的雷达辐射源信号脉间特征提取
《火力与指挥控制》2024年第12期77-84,92,共9页陈韬伟 王会源 马一鸣 刘建业 段正泰 
国家自然科学基金资助项目(61961042,61461051)。
在复杂体制雷达共存的高密度信号环境中,传统基于脉冲描述字的雷达辐射源信号分选识别方法通常直接将一个或多个脉间特征向量进行建模分类,难以满足高脉冲丢失率情况下现代电子战的要求,且缺乏对脉冲间相互作用关系的拓扑结构建立有效...
关键词：雷达辐射源信号 脉冲描述字 复杂网络 有限可穿越视图 特征提取 
基于ConvNeXt模型的雷达辐射源信号识别
《信息工程大学学报》2024年第5期505-511,544,共8页骆丽萍 黄洁 杨阳 余思雨 
国家自然科学基金(62071490)。
针对雷达辐射源信号识别问题,提出一种基于ConvNeXt模型的识别算法。首先,由于不同调制方式的信号在时频域中具有不同的特征,因此将雷达辐射源信号的时频变换结果视为图像,并利用计算机视觉技术进行识别。其次,通过Choi-Williams分布(C...
关键词：雷达辐射源识别 CWD变换 ConvNeXt模型 时频分析 图像预处理 
复杂环境下辐射源信号分类算法
《测控技术》2024年第9期7-12,共6页杨月霜 
国家自然科学基金(U2141230)。
为提高复杂电磁环境下辐射源信号的分类精度,提出了一种基于邻近传播(Affinity Propagation,AP)聚类和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的联合决策分类算法。该算法通过AP聚类剔除电磁干扰信号,同时获取空间信号初始类别数和聚...
关键词：复杂电磁环境 信号分类 邻近传播 支持向量机 分类精度 
基于DCGAN的雷达辐射源信号个体识别算法
《测控技术》2024年第7期17-22,64,共7页王程昱 凌青 闫文君 
国家自然科学基金面上项目(62371465);山东省青创团队资助(2022KJ084)。
雷达辐射源个体识别技术通过提取雷达细微特征判定载体身份属性,是电子对抗领域的热点研究方向之一。通过深度学习识别雷达辐射源指纹是当前的主流方法,然而训练网络需要大量的数据样本,当数据样本不足时,容易造成识别准确率不高等突出...
关键词：雷达个体识别 小样本 DCGAN 深度学习 
基于PDW多特征融合的辐射源信号分选方法
《系统工程与电子技术》2024年第1期80-87,共8页罗佳奕 李煊鹏 李江浩 薛启凡 杨凤 张为公 
国家自然科学基金(61906038);中央高校基本科研业务费专项资金(2242021R41184);东南大学“至善青年学者”支持计划资助课题。
针对现有辐射源信号分选技术混叠信号处理困难、分选精度不高的问题,提出了一种针对脉冲信号描述字的多特征融合分选方法,采用分治思想,具备两级分选架构。第一步通过构建时空密度聚类模型,分离出在时频域上混叠的辐射源信号;第二步通...
关键词：辐射源信号分选 时空密度聚类 交并比 多特征融合 脉冲描述字 
基于模糊函数多域特征融合与集成学习的雷达辐射源信号识别被引量：2
《控制与决策》2024年第1期39-48,共10页普运伟 余永鹏 姜萤 田春瑾 
国家自然科学基金项目(61561028)。
针对复杂电磁环境下雷达辐射源信号识别方法中存在的抗噪性能差、识别准确率低等问题,提出一种融合模糊函数多域投影特征的集成深度学习识别方法.首先,对信号的模糊函数进行高斯平滑处理,从多域视角出发选取合适角度对模糊函数进行二维...
关键词：雷达辐射源信号 模糊函数 信号识别 多域特征融合 集成学习 
FPGA平台轻量化卷积神经网络辐射源信号识别方法被引量：3
《计算技术与自动化》2023年第4期140-146,共7页肖帅 龚帅阁 李想 王昊 陶诗飞 
电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室基金项目(CEMEE2022K0102A)。
针对卷积神经网络计算资源消耗大、难以在边缘侧应用等问题,提出了一种面向FPGA(Field Programmable Gate Array)平台的基于知识蒸馏的轻量化卷积神经网络辐射源信号识别方法。该方法以信号时频图作为特征提取对象,结合改进的知识蒸馏...
关键词：时频特征 轻量化网络 知识蒸馏 注意力图 深度可分离卷积神经网络 
一种高效雷达辐射源信号识别方法
《信息记录材料》2023年第12期230-232,共3页谢泽宇 曹正 陆晟 
针对复杂电磁环境下的雷达信号分选识别困难的问题,本文提出了一种高效的雷达辐射源信号调制识别方法。首先,对高速中频采样数据进行高效信道化检测;其次,对获取的脉冲信号进行频域、频谱信息熵、相位信息等特征提取;最后,对于提取的特...
关键词：雷达信号识别 高效识别 噪声稳健 
基于辐射源信号指纹的精确识别与认证技术研究
《无线通信技术》2023年第4期51-55,共5页甄体智 王伟光 颜伏虎 刘建 
本文设计了基于辐射源信号指纹的精确识别与认证系统,通过处理辐射源射频信号,提取信号的无意调制信息开展目标属性精确识别,对辐射源硬件进行唯一性识别与认证并对伪装目标进行拒止接入。系统适配通信、电子多类辐射源射频信号,具备复...
关键词：辐射源信号 指纹特征 精确识别 认证 
基于卷积神经网络的雷达辐射源稳健识别方法被引量：2
《空间电子技术》2023年第6期125-130,共6页郭林昱 杨新权 匡银 文伟 
国家重点实验室基金(编号:2021-WDKY-SYS-DN-11)。
针对低信噪比下,基于传统统计特征的雷达信号识别方法对复杂调制信号类型识别性能不高,因而处理复杂度高的问题,提出一种基于卷积神经网络的雷达辐射源信号稳健识别方法。该方法通过提取信号的瞬时相位特征,获得变换域的表征信号,将其...
关键词：主成分分析 雷达辐射源信号识别 卷积神经网络 相位特征 
全选清除导出
共22页<12345678910>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部