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小样本条件下的通信辐射源半监督特征提取
被引量：
6
1
作者
方章闻
张金艺
+1 位作者
李科
姜玉稀
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2020年第10期2381-2389,共9页
在通信辐射源信号有标签样本数量较小的情况下,同类通信辐射源个体信号特征提取困难且识别精度较低。对此,提出了一种小样本条件下的通信辐射源半监督特征提取方法。该方法对少量有标签通信辐射源信号样本以及大量无标签通信辐射源信号...
在通信辐射源信号有标签样本数量较小的情况下,同类通信辐射源个体信号特征提取困难且识别精度较低。对此,提出了一种小样本条件下的通信辐射源半监督特征提取方法。该方法对少量有标签通信辐射源信号样本以及大量无标签通信辐射源信号样本进行变分模态分解提取高维稳态信息熵,利用指数半监督判别分析法映射信息熵形成个体特征,并通过XGBoost进行通信辐射源个体识别来验证识别效果。实验表明,所提方法识别准确率达到85.33%,相比无监督特征提取方法运算时间降低了76.17%,证明其在同类通信辐射源不同个体识别中具有较好的性能。
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关键词
通信辐射源个体识别
特征提取
变分模态分解
指数半监督判别分析
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职称材料
题名
小样本条件下的通信辐射源半监督特征提取
被引量：
6
1
作者
方章闻
张金艺
李科
姜玉稀
机构
上海大学微电子研究与开发中心
上海大学特种光纤与光接入网重点实验室
上海三思系统集成研究所
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2020年第10期2381-2389,共9页
基金
十三五国家重点研发计划(2017YFB0403500)
上海市教委重点学科资助项目(J50104)资助课题。
文摘
在通信辐射源信号有标签样本数量较小的情况下,同类通信辐射源个体信号特征提取困难且识别精度较低。对此,提出了一种小样本条件下的通信辐射源半监督特征提取方法。该方法对少量有标签通信辐射源信号样本以及大量无标签通信辐射源信号样本进行变分模态分解提取高维稳态信息熵,利用指数半监督判别分析法映射信息熵形成个体特征,并通过XGBoost进行通信辐射源个体识别来验证识别效果。实验表明,所提方法识别准确率达到85.33%,相比无监督特征提取方法运算时间降低了76.17%,证明其在同类通信辐射源不同个体识别中具有较好的性能。
关键词
通信辐射源个体识别
特征提取
变分模态分解
指数半监督判别分析
Keywords
individual communication emitter identification
feature extraction
variational mode decomposition
exponential semi-supervised discriminant analysis
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
小样本条件下的通信辐射源半监督特征提取
方章闻
张金艺
李科
姜玉稀
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2020
6
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