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基于PACGAN与差分星座轨迹图的辐射源个体识别
被引量：
8
1
作者
牛伟宇
许华
+2 位作者
刘英辉
秦博伟
史蕴豪
《信号处理》
CSCD
北大核心
2021年第8期1559-1567,共9页
深度学习解决个体识别的一个突出问题是难以获得足够样本对网络进行训练,针对该问题,提出了一种基于PACGAN(Pooling Auxiliary Classifier Generative Adversarial Network)的辐射源个体识别算法。该算法针对输入信号的差分星座轨迹图...
深度学习解决个体识别的一个突出问题是难以获得足够样本对网络进行训练,针对该问题,提出了一种基于PACGAN(Pooling Auxiliary Classifier Generative Adversarial Network)的辐射源个体识别算法。该算法针对输入信号的差分星座轨迹图进行处理,并对辅助分类生成式对抗网(ACGAN)进行了适应性改进。在判别器网络中引入池化操作,增强其在多分类任务中的特征提取能力;针对样本图像特征大量边缘分布的情况,添加零填充层以增强其边缘特征提取能力,增大卷积层感受野以提取全局性特征。通过对五种ZigBee设备的实验,结果表明本文提出算法在小样本条件下相较于其他方法具有更高的准确性。
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关键词
个体识别
差分星座图轨迹图
生成式对抗网
池化操作
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职称材料
题名
基于PACGAN与差分星座轨迹图的辐射源个体识别
被引量：
8
1
作者
牛伟宇
许华
刘英辉
秦博伟
史蕴豪
机构
空军工程大学信息与导航学院
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2021年第8期1559-1567,共9页
文摘
深度学习解决个体识别的一个突出问题是难以获得足够样本对网络进行训练,针对该问题,提出了一种基于PACGAN(Pooling Auxiliary Classifier Generative Adversarial Network)的辐射源个体识别算法。该算法针对输入信号的差分星座轨迹图进行处理,并对辅助分类生成式对抗网(ACGAN)进行了适应性改进。在判别器网络中引入池化操作,增强其在多分类任务中的特征提取能力;针对样本图像特征大量边缘分布的情况,添加零填充层以增强其边缘特征提取能力,增大卷积层感受野以提取全局性特征。通过对五种ZigBee设备的实验,结果表明本文提出算法在小样本条件下相较于其他方法具有更高的准确性。
关键词
个体识别
差分星座图轨迹图
生成式对抗网
池化操作
Keywords
individual identification
differential constellation trace figure
generative adversarial network
pooling
分类号
TN975 [电子电信—信号与信息处理]
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于PACGAN与差分星座轨迹图的辐射源个体识别
牛伟宇
许华
刘英辉
秦博伟
史蕴豪
《信号处理》
CSCD
北大核心
2021
8
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