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基于DCGAN-CNN的小样本通信干扰信号识别
被引量：
1
1
作者
李程
陈明虎
+2 位作者
施育鑫
张宁松
胡凯
《无线电通信技术》
北大核心
2025年第1期70-79,共10页
在复杂电磁环境中,获取真实干扰信号样本会比较困难。针对该问题,提出了一种基于深度卷积生成对抗网络-卷积神经网络(Deep Convolution Generative Adversarial Network-Convolutional Neural Network,DCGAN-CNN)的小样本通信干扰信号...
在复杂电磁环境中,获取真实干扰信号样本会比较困难。针对该问题,提出了一种基于深度卷积生成对抗网络-卷积神经网络(Deep Convolution Generative Adversarial Network-Convolutional Neural Network,DCGAN-CNN)的小样本通信干扰信号识别方法。该方法利用DCGAN的生成对抗特性来扩充小样本通信干扰信号时的频图数据集,将真实样本与生成样本混合后,输入到CNN中进行训练识别,在DCGAN和CNN中引入学习率调度器,帮助模型更好地收敛。仿真结果表明,所提方法可有效提高小样本情况下通信干扰信号的识别率。
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关键词
通信抗干扰
通信干扰信号识别
小样本学习
深度卷积生成对抗网络-卷积神经网络
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职称材料
题名
基于DCGAN-CNN的小样本通信干扰信号识别
被引量：
1
1
作者
李程
陈明虎
施育鑫
张宁松
胡凯
机构
国防科技大学第六十三研究所
南京信息工程大学电子与信息工程学院
国防科技大学电子科学学院
出处
《无线电通信技术》
北大核心
2025年第1期70-79,共10页
基金
国家社会科学基金(2022-SKJJ-B-112)。
文摘
在复杂电磁环境中,获取真实干扰信号样本会比较困难。针对该问题,提出了一种基于深度卷积生成对抗网络-卷积神经网络(Deep Convolution Generative Adversarial Network-Convolutional Neural Network,DCGAN-CNN)的小样本通信干扰信号识别方法。该方法利用DCGAN的生成对抗特性来扩充小样本通信干扰信号时的频图数据集,将真实样本与生成样本混合后,输入到CNN中进行训练识别,在DCGAN和CNN中引入学习率调度器,帮助模型更好地收敛。仿真结果表明,所提方法可有效提高小样本情况下通信干扰信号的识别率。
关键词
通信抗干扰
通信干扰信号识别
小样本学习
深度卷积生成对抗网络-卷积神经网络
Keywords
communication anti-jamming
communication jamming signal recognition
small-sample learning
DCGAN-CNN
分类号
TN975 [电子电信—信号与信息处理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于DCGAN-CNN的小样本通信干扰信号识别
李程
陈明虎
施育鑫
张宁松
胡凯
《无线电通信技术》
北大核心
2025
1
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