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题名一种基于小波和分形理论的电台个体识别方法
被引量：4
- 1
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作者
赵国庆
彭华
王彬
丁金忠
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机构
信息工程大学信息工程学院
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出处
《信息工程大学学报》
2012年第1期76-81,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61072046)
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文摘
从调制信号中提取发射电台的频率稳定度特征进而实现个体识别是一项极具挑战性的课题。针对MPSK信号提出了一种基于小波和分形理论的特征提取方法。该方法首先利用连续小波变换把MPSK信号幅度中的振荡器频率稳定度信息转移到小波系数中,然后从统计角度提取小波系数的盒维特征,最后用K-最近邻分类器进行个体区分。仿真实验表明,在10dB～20dB内,对于载波频率稳定度差异为ppm级的MPSK信号,该算法平均分类准确率可达95%,为通信电台个体识别技术的实用化提供了进一步理论依据。
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关键词
电台个体识别
频率稳定度
连续小波变换
盒维
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Keywords
individual communication transmitter identification
frequency stability
continuous wavelet transform
box-counting dimension
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分类号
TN971.1
[电子电信—信号与信息处理]
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题名航空信道下基于双谱和信息维数的通信电台个体识别
被引量：3
- 2
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作者
张泽君
程伟
杨瑞娟
余沁
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机构
空军预警学院
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出处
《空军预警学院学报》
2016年第1期21-25,共5页
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文摘
鉴于电台指纹特征体现个体之间差异,在相位噪声指纹模型下,提出在航空信道下双谱的信息维数特征的提取方法,根据最小距离判决实现通信电台个体识别.最后对BPSK调制信号、OQPSK调制信号和MSK调制信号进行了个体识别仿真.仿真结果表明,信噪比大于5d B时,3种调制信号识别率均大于70%,从而验证了该方法的有效性.
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关键词
航空信道
相位噪声
双谱
信息维数
电台个体识别
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Keywords
aeronautical channel
phase noise
bi-spectrum
information dimension
individual identification of communication transmitters
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分类号
TN914
[电子电信—通信与信息系统]
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题名航空信道下一种通信电台个体识别方法
被引量：3
- 3
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作者
张泽君
程伟
杨瑞娟
余沁
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机构
空军预警学院
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出处
《空军预警学院学报》
2016年第2期106-110,共5页
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文摘
为了研究航空信道下通信电台个体BPSK、OQPSK、MSK调制信号的识别问题,根据三种调制信号指纹特征差异的不同,基于相位噪声指纹模型,提出对BPSK、OQPSK调制信号提取高阶累积量特征,对MSK调制信号提取平方谱特征;根据最近距离规则,给出了对三种调制信号的电台个体识别步骤.最后进行了电台个体识别仿真.仿真结果表明,信噪比大于0 dB时,OQPSK和MSK调制信号3个个体平均识别率达到了70%,从而验证了本文方法的有效性.
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关键词
航空信道
相位噪声
高阶累积量
平方谱
电台个体识别
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Keywords
aerial channel
phase noise
high-order cumulant
square spectrum
individual identification ofcommunication radio
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分类号
TN914
[电子电信—通信与信息系统]
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题名通信电台个体识别技术研究
被引量：3
- 4
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作者
汤博
许士敏
闻年成
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机构
电子工程学院
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出处
《舰船电子工程》
2011年第4期15-17,76,共4页
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文摘
介绍了电台个体识别的基本方法,概述了国内外的研究现状,指出了个体识别技术的发展趋势,为今后相关研究提供了有益的思路。
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关键词
电台个体识别
细微特征
综述
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Keywords
individual radio emitter identification
fine feature
overview
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分类号
TN925
[电子电信—通信与信息系统]
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题名应用深度神经网络和集成学习的电台个体识别
被引量：2
- 5
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作者
幸晨杰
王良刚
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机构
中国西南电子技术研究所
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出处
《电讯技术》
北大核心
2021年第9期1059-1065,共7页
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文摘
提出了一种基于深度神经网络的个体智能识别方法,可用于电台个体分类识别。该方法构建集成多子网络的一维深度卷积模型,以电台时序信号作为模型输入,进行电台个体分类。利用深度神经网络自动特征化的能力,该方法从时序信号中自动获取个体特征,从而以端到端的形式实现从电台信号识别电台个体。该方法能够免去基于专家知识的特征提取工作,自动提取的个体深度特征还有助于区分传统特征无法区分的高度相似电台个体。实验证明,该方法能有效降低模型调参设计难度,能减轻单一网络带来的特征提取识别过拟合问题,能提高电台个体识别算法的泛化能力与鲁棒性。在信噪比12 dB的条件下,对10类电台8PSK调制信号进行特征提取与识别,整体正确率91.83%,平均正确率为89.12%;对MSK调制信号进行特征提取与识别,平均分类精度为89.1%。
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关键词
电台个体识别
深度神经网络
集成学习
特征提取
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Keywords
radio individual identification
deep neural network
ensemble learning
feature extraction
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分类号
TN971
[电子电信—信号与信息处理]
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题名基于半监督矩形网络的通信电台个体识别
被引量：15
- 6
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作者
黄健航
雷迎科
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机构
国防科技大学电子对抗学院
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期1-8,共8页
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基金
国家自然科学基金(No.61272333)
国防科技重点实验室基金(No.9140C130502140C13068)
总装预研项目基金(No.9140A33030114JB39470)
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文摘
通信电台信号的小样本条件造成了电台个体识别准确性欠佳的问题,本文首次提出基于半监督矩形网络进行通信电台个体识别,克服小样本条件对电台个体识别效果的影响.首先提取电台信号的矩形积分双谱特征,人为注入噪声构成污染样本,在半监督矩形网络编码器中有监督训练,其训练结果通过网络径向连接传给解码器,解码器再无监督学习,重构未污染的原始样本,从网络顶层提取电台个体特征,输入softmax分类器实现分类识别.在实际采集的电台数据集上的实验结果说明,本算法在小样本条件下相比现有算法能更准确识别同型号的电台个体.
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关键词
小样本条件
电台个体识别
半监督学习
矩形积分双谱
自编码器
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Keywords
small sample condition
radio individual recognition
semi-supervised learning
square integral bispectra
auto-encoder
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分类号
TN975
[电子电信—信号与信息处理]
TP911.7
[自动化与计算机技术]
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题名基于噪声功率估计的非恒包络通信信号个体识别方法
被引量：5
- 7
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作者
张泽君
程伟
杨瑞娟
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机构
空军预警学院
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出处
《空军预警学院学报》
2015年第4期266-270,共5页
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文摘
针对现有无数据辅助噪声功率估计算法存在估计信号范围窄、计算量大的问题,对基于二阶和四阶矩(M2M4)的非恒包络信号信噪比估计方法进行了理论分析,提出了一种基于噪声功率估计的非恒包络通信信号个体识别方法.该方法通过估计M2M4方法与信号二阶和四阶矩有关的参数,完成对非恒包络信号下的信噪比估计,从而实现基于获取的噪声功率对通信电台个体的识别,拓展了M2M4方法应用范围.仿真结果验证了该方法的有效性.
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关键词
非恒包络通信
噪声功率估计
电台个体识别
二阶和四阶矩
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Keywords
non-constant envelope communication
noise power estimation
recognition of individual com-munication radio
the second order-fourth order matrices
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分类号
TN914
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于固有时间尺度分解的电台瞬态特征提取
被引量：3
- 8
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作者
宋春云
詹毅
郭霖
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机构
通信系统信息控制技术国家级重点实验室
中国电子科技集团公司第
中国科学院声学研究所东海研究站
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出处
《信息与电子工程》
2010年第5期544-549,共6页
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文摘
在实际接收到的电台瞬态信号通常都表现出非平稳性或非线性,可以通过对此类信号的瞬时参数的估计达到信号检测及电台个体识别的目的。然而,利用传统的方法如希尔伯特变换或小波变换对这些非平稳信号进行处理时常常会遇到困难。提出一种基于固有时间尺度分解的非平稳信号瞬时参数提取及电台个体识别方法,仿真试验结果证明了该方法的有效性。
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关键词
固有时间尺度分解
瞬态特征
非平稳信号
电台个体识别
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Keywords
Intrinsic Time-scale Decomposition
transient character
non-stationary signal
Specific Emitter Identification
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分类号
TN924
[电子电信—通信与信息系统]
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