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基于梳状滤波的改进CNN-GRU射频信号“基因”分类识别方法
1
作者
赵建鼎
李靖超
+2 位作者
赵静
应雨龙
张斌
《光通信技术》
北大核心
2025年第3期59-66,共8页
针对物联网终端设备射频指纹分类识别率不高的问题,提出一种基于梳状滤波的改进卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)射频信号“基因”分类识别方法。首先,通过梳状滤波器增强射频信号的时频特征,构建具有设备唯一性的“基因图谱”;其次...
针对物联网终端设备射频指纹分类识别率不高的问题,提出一种基于梳状滤波的改进卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)射频信号“基因”分类识别方法。首先,通过梳状滤波器增强射频信号的时频特征,构建具有设备唯一性的“基因图谱”;其次,将传统一维CNN扩展为三层二维结构,结合双层GRU实现时-频联合特征提取与序列建模;最后,引入混合池化与指数线性单位(ELU)激活函数优化特征表达能力。实验结果表明:该方法在仿真数据中识别准确率达100%,实测数据达95.52%,较传统算法提升5%~22%,显著提高了物联网设备的安全性和管理效率。
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关键词
无线通信设备识别
射频信号“基因”
梳状滤波
深度学习
基因
图谱
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题名
基于梳状滤波的改进CNN-GRU射频信号“基因”分类识别方法
1
作者
赵建鼎
李靖超
赵静
应雨龙
张斌
机构
上海电机学院电子信息学院
上海电力大学能源与机械工程学院
日本神奈川大学工学部
出处
《光通信技术》
北大核心
2025年第3期59-66,共8页
基金
国家自然科学基金面上基金项目(62076160)资助
上海市“曙光计划”项目(23SG55)资助
+1 种基金
上海市青年科技启明星项目(23QA1-40380)资助
上海市重型燃气轮机领域联合创新计划(UIC计划)项目(GYQJ-2023-1-06)资助。
文摘
针对物联网终端设备射频指纹分类识别率不高的问题,提出一种基于梳状滤波的改进卷积神经网络-门控循环单元(CNN-GRU)射频信号“基因”分类识别方法。首先,通过梳状滤波器增强射频信号的时频特征,构建具有设备唯一性的“基因图谱”;其次,将传统一维CNN扩展为三层二维结构,结合双层GRU实现时-频联合特征提取与序列建模;最后,引入混合池化与指数线性单位(ELU)激活函数优化特征表达能力。实验结果表明:该方法在仿真数据中识别准确率达100%,实测数据达95.52%,较传统算法提升5%~22%,显著提高了物联网设备的安全性和管理效率。
关键词
无线通信设备识别
射频信号“基因”
梳状滤波
深度学习
基因
图谱
Keywords
wireless communication device identification
radio frequency signal"gene"
comb filtering
deep learning
gene map
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
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被引量
操作
1
基于梳状滤波的改进CNN-GRU射频信号“基因”分类识别方法
赵建鼎
李靖超
赵静
应雨龙
张斌
《光通信技术》
北大核心
2025
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