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题名基于栈式稀疏降噪自编码网络的辐射源调制识别
被引量：8
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作者
李东瑾
杨瑞娟
李晓柏
董睿杰
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机构
中国人民解放军空军预警学院
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期1198-1204,共7页
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基金
国防科技创新特区基金(No.17H86304ZT00302201)。
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文摘
针对辐射源识别中噪声敏感和识别能力不足等问题,提出了一种基于核空间时频特征与栈式稀疏降噪自编码网络的识别系统.通过时频变换、稀疏域降噪和核空间降维投影降低噪声干扰和特征冗余,基于降噪自编码与稀疏自编码思想构建栈式稀疏降噪自编码识别网络.实验结果表明系统在识别率和时效性上综合性能最优,能够显著降低噪声敏感性,低信噪比环境下适应性较强.当信噪比为-12dB时,系统对8类辐射源信号的整体平均识别率达到96.75%.
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关键词
辐射源识别
稀疏降噪自编码
时频特征
核映射
批量随机梯度下降法
dropout正则化
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Keywords
emitter signal recognition
sparse denoising auto-encoder
time-frequency feature
kernel mapping
mini-batch stochastic gradient descent method(msgd)
dropout regularization
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分类号
TN957.51
[电子电信—信号与信息处理]
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题名基于核协同表示与鉴别投影的辐射源调制识别
被引量：2
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作者
李东瑾
杨瑞娟
李晓柏
董睿杰
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机构
中国人民解放军空军预警学院
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第9期1695-1702,共8页
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基金
国防科技创新特区基金(No.17H86304ZT00302201)。
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文摘
针对辐射源识别中的特征稳定性不高和低信噪比环境适应性不足等问题,提出了一种基于二次时频分布、核协同表示与鉴别投影的识别方法.首先,通过时频变换、稀疏域降噪和二次特征提取的预处理算法降低噪声干扰和特征冗余,以获取高稳定性的二次时频分布特征;然后,采用核协同表示和鉴别投影思想进行降维学习和字典学习,以提升数据低维表征和类间鉴别能力;最后,通过离线训练完成系统优化并用于分类验证.仿真结果表明,二次时频分布特征具备较高稳定性,识别方法具备较强鲁棒性、时效性和适应性;当信噪比为-10dB时,该方法对8类辐射源信号的整体平均识别率达到96.88%.
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关键词
辐射源识别
核协同表示
鉴别投影
二次时频分布
批量随机梯度下降法
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Keywords
emitter signal recognition
kernel collaborative representation
discriminative projection
secondary time-frequency distribution(STFD)
mini-batch stochastic gradient descent(msgd)
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分类号
TN957.51
[电子电信—信号与信息处理]
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