-
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]
-
-
题名基于同源性检验的干扰信号识别方法
被引量：5
- 2
-
-
作者
许春香
许海涛
林伟国
-
机构
郑州工程技术学院土木工程学院
北京化工大学信息科学与技术学院
-
出处
《传感器与微系统》
CSCD
2019年第1期36-40,共5页
-
基金
2016年度河南省科技攻关计划资助项目(162102210131)
中州大学科技创新团队建设计划资助项目(CXTD2017K4)
-
文摘
针对强干扰背景下管道泄漏声波检测产生的误报和漏报,提出一种基于同源性检验的干扰信号识别方法。将干扰信号和泄漏信号均作为异常信号,在基于迭代计算的异常信号自适应提取和一对一互相关延时估计的基础上,找出定位在站点的上下游异常信号并计算出相应的传播衰减特性。以同源信号的传播衰减频域特征和互相关系数为特征向量,建立异常信号同源性检验的支持向量数据描述(SVDD)诊断模型,实现站上干扰信号的识别和分离。对实际原油输送管线历史数据的离线测试结果表明:提出的方法能够可靠识别与分离干扰信号,有效减少系统的误报和漏报,并提高泄漏检测的可靠性和定位精度。
-
关键词
强干扰背景
异常信号提取
同源性检验
一对一互相关估计
干扰信号识别
-
Keywords
strong interference background
abnormal signal extraction
homology test
one to one crosscorrelation estimation
interference signal identification
-
分类号
TN929
[电子电信—通信与信息系统]
-
-
题名基于AlexNet的雷达干扰识别方法研究
被引量：20
- 3
-
-
作者
郭治锐
鲁军
刘磊
张伟涛
惠蕙
-
机构
石家庄铁道大学电气与电子工程学院
河北工业职业技术学院
-
出处
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2021年第9期49-53,共5页
-
文摘
针对复杂电磁环境下雷达对干扰信号的分类识别问题,研究了射频噪声干扰、噪声调幅干扰、噪声调频干扰、匀速距离波门拖引干扰、速度波门拖引干扰的Choi-Williams Distribution(CWD)时频图像,采用深度学习中的AlexNet卷积神经网络模型自动提取图像各种特征细节,从而实现雷达干扰信号的分类识别。仿真结果表明:在干噪比为-10~0 dB的范围内,网络的识别率随干噪比的增加而迅速提高,干噪比为0 dB以上识别率基本接近100%;在全干噪比范围下,网络的识别正确率为99.25%,识别效果良好。
-
关键词
雷达干扰
Choi-Williams时频图像
深度学习
AlexNet
干扰信号识别
-
Keywords
radar jamming
time-frequency image of Choi-Williams
deep learning
AlexNet
recognition of interference signal
-
分类号
TN97
[电子电信—信号与信息处理]
-
-
题名基于二维DFT变换的调频引信信号处理方法
被引量：3
- 4
-
-
作者
李楚宝
黄辉
袁久兴
任俊峰
李新文
-
机构
西安机电信息技术研究所
-
出处
《探测与控制学报》
CSCD
北大核心
2019年第2期18-21,共4页
-
文摘
针对无线电调频引信信号处理难以对目标距离-速度信息进行联合估计,提出了基于二维DFT(离散傅里叶变换)变换的调频引信信号处理方法。该方法把无线电调频引信的一维差频信号变换为二维矩阵,然后对二维矩阵数据进行二维DFT变换。通过二维DFT变换后的二维频域信息联合估计差频信号中的距离,速度信息。仿真试验表明,该方法能够利用无线电调频引信差频信号进行运动目标距离-速度联合估计,为无线电调频引信实现高精度分档装定,干扰信号识别提供了一种技术途径。
-
关键词
无线电调频引信
二维DFT变换
距离速度联合估计
高精度分档装定
干扰信号识别
-
Keywords
radio FM fuze
2-D DFT transformation
joint estimation
high precision setting
interference signal recognition
-
分类号
TJ434.1
[兵器科学与技术—火炮、自动武器与弹药工程]
-
