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基于Swin-Transformer的短波协议信号识别
被引量：
2
1
作者
朱政宇
陈鹏飞
+3 位作者
王梓晅
巩克现
吴迪
王忠勇
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第11期127-135,共9页
针对短波复杂信道环境下信号所属协议识别困难的问题,提出一种基于Swin-Transformer神经网络模型的短波协议信号识别算法。首先使用时频分析方法得到信号的灰度时频图作为神经网络的输入;其次设计一种基于Swin-Transformer的神经网络模...
针对短波复杂信道环境下信号所属协议识别困难的问题,提出一种基于Swin-Transformer神经网络模型的短波协议信号识别算法。首先使用时频分析方法得到信号的灰度时频图作为神经网络的输入;其次设计一种基于Swin-Transformer的神经网络模型,对信号时频图进行特征提取;最后将特征与协议建立映射关系,从而实现信号协议的识别。仿真实验结果表明,在信噪比大于−4 dB的高斯信道下,所提算法的识别准确率接近100%,高于现有算法。此外,在强干扰以及多径时延衰落的信道条件下,所提算法仍具有较高的短波协议信号识别率。
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关键词
短波协议信号识别
神经网络
时频分析
多径时延衰落
Swin-Transformer
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职称材料
题名
基于Swin-Transformer的短波协议信号识别
被引量：
2
1
作者
朱政宇
陈鹏飞
王梓晅
巩克现
吴迪
王忠勇
机构
郑州大学电气与信息工程学院
郑州大学河南省智能网络和数据分析国际联合实验室
郑州大学电子材料与系统国际联合研究中心
信息工程大学数据与目标工程学院
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第11期127-135,共9页
基金
国家重点研发计划基金资助项目(No.2019QY0302)
中国博士后科学基金资助项目(No.2020M682345)
+1 种基金
河南省高校科技创新人才支持计划资助项目(No.23HASTIT019)
河南省博士后经费资助项目(No.202001015)。
文摘
针对短波复杂信道环境下信号所属协议识别困难的问题,提出一种基于Swin-Transformer神经网络模型的短波协议信号识别算法。首先使用时频分析方法得到信号的灰度时频图作为神经网络的输入;其次设计一种基于Swin-Transformer的神经网络模型,对信号时频图进行特征提取;最后将特征与协议建立映射关系,从而实现信号协议的识别。仿真实验结果表明,在信噪比大于−4 dB的高斯信道下,所提算法的识别准确率接近100%,高于现有算法。此外,在强干扰以及多径时延衰落的信道条件下,所提算法仍具有较高的短波协议信号识别率。
关键词
短波协议信号识别
神经网络
时频分析
多径时延衰落
Swin-Transformer
Keywords
SW protocol signals recognition
neural network
time frequency analysis
multipath delay fading
Swin-Transformer
分类号
TN92 [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Swin-Transformer的短波协议信号识别
朱政宇
陈鹏飞
王梓晅
巩克现
吴迪
王忠勇
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2022
2
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