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题名基于重要区域定位与掩码的射频指纹可视化分析
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作者
刘文斌
范平志
杨佳煌
李雨锴
王钰浩
孟华
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机构
西南交通大学信息科学与技术学院
中国电子科技集团公司第三十研究所
西南交通大学数学学院
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出处
《强激光与粒子束》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期137-144,共8页
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基金
西南交通大学交叉培育项目(2682023TPY027)。
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文摘
针对时域脉冲信号样本的射频指纹提取与深度学习模型的可解释性,提出了一种基于Grad-CAM的重要区域可视化呈现方法,并通过重要区域的多次掩码测试,来分析重要区域对射频指纹识别结果的影响。基于10个辐射源的信号样本,对比了层数不同的两种ResNet模型的测试结果。测试发现该方法能够区分不同类型信号并呈现个体差异。分析表明,该方法能够发现不同辐射源发送相同信号时的重要区域定位差异,能可视化反映辐射源个体特征的空间距离,以及不同模型的特征表征与指纹定位准确度差异;同时发现对重要区域的掩码更容易产生误预测,证明特定信号存在与时频特征相关的射频指纹,并可辅助可视化定位影响射频指纹样本识别的关键点。
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关键词
可解释性
射频指纹
深度学习
可视化
信号特征
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Keywords
interpretability
radio frequency fingerprint
deep learning
visualization
signal characteristics
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分类号
TN92
[电子电信—通信与信息系统]
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