针对射频指纹识别中单一特征无法全面表示信号的完整性,且类间特征差异较小从而限制识别准确率等问题,提出了一种基于时频和双谱特征融合的DA-ResNeXt50(ResNeXt50 with dense connection and ACBlock)射频指纹识别方法。首先,对采集到...针对射频指纹识别中单一特征无法全面表示信号的完整性,且类间特征差异较小从而限制识别准确率等问题,提出了一种基于时频和双谱特征融合的DA-ResNeXt50(ResNeXt50 with dense connection and ACBlock)射频指纹识别方法。首先,对采集到的不同设备的信号分别进行短时傅里叶变换(short-time Fourier transform,STFT)和双谱变换,将得到的图像二值化处理并拼接,综合利用两种变换分别在时频域和高阶统计特性上的优势,更全面地提取和表征不同设备的射频指纹特征;然后,提出了DA-ResNeXt50网络模型,借鉴密集连接思想,使四层残差单元每一层都与前面所有层直接相连,促进了特征的复用和传递,能更好地捕捉类间细微差异;最后,使用非对称卷积模块(asymmetric convolution block,ACBlock)替换模型最后一层残差单元的3×3卷积,可以有效地增加网络的感受野,增强卷积核的骨架部分,从而提高射频指纹识别性能。实验结果表明,相较于使用单一特征提取方法,提出的特征融合方法的性能有较大的提升,改进后的模型与多种经典模型相比,具有较高的识别精度。展开更多
针对全相位频谱分析算法对采样序列中心样点有特殊要求以及当频偏量绝对值为0.5时会影响频率估计值的问题,提出了一种改进的全相位时移相位差频谱分析算法。该算法首先对序列向左循环移动一位,形成只有一位时移关系的两个序列,然后分别...针对全相位频谱分析算法对采样序列中心样点有特殊要求以及当频偏量绝对值为0.5时会影响频率估计值的问题,提出了一种改进的全相位时移相位差频谱分析算法。该算法首先对序列向左循环移动一位,形成只有一位时移关系的两个序列,然后分别进行全相位快速傅里叶变换(all phase fast Fourier transform,APFFT),计算过程中忽略相位差补偿值,避免频偏量的引入,通过两序列主谱线间相位差的直接计算便可得到信号的频率和初相估计值。仿真实验表明该算法计算简单,适用范围广,参数估计精度高且频率估计精度稳定性好。展开更多
文摘针对射频指纹识别中单一特征无法全面表示信号的完整性,且类间特征差异较小从而限制识别准确率等问题,提出了一种基于时频和双谱特征融合的DA-ResNeXt50(ResNeXt50 with dense connection and ACBlock)射频指纹识别方法。首先,对采集到的不同设备的信号分别进行短时傅里叶变换(short-time Fourier transform,STFT)和双谱变换,将得到的图像二值化处理并拼接,综合利用两种变换分别在时频域和高阶统计特性上的优势,更全面地提取和表征不同设备的射频指纹特征;然后,提出了DA-ResNeXt50网络模型,借鉴密集连接思想,使四层残差单元每一层都与前面所有层直接相连,促进了特征的复用和传递,能更好地捕捉类间细微差异;最后,使用非对称卷积模块(asymmetric convolution block,ACBlock)替换模型最后一层残差单元的3×3卷积,可以有效地增加网络的感受野,增强卷积核的骨架部分,从而提高射频指纹识别性能。实验结果表明,相较于使用单一特征提取方法,提出的特征融合方法的性能有较大的提升,改进后的模型与多种经典模型相比,具有较高的识别精度。
文摘针对全相位频谱分析算法对采样序列中心样点有特殊要求以及当频偏量绝对值为0.5时会影响频率估计值的问题,提出了一种改进的全相位时移相位差频谱分析算法。该算法首先对序列向左循环移动一位,形成只有一位时移关系的两个序列,然后分别进行全相位快速傅里叶变换(all phase fast Fourier transform,APFFT),计算过程中忽略相位差补偿值,避免频偏量的引入,通过两序列主谱线间相位差的直接计算便可得到信号的频率和初相估计值。仿真实验表明该算法计算简单,适用范围广,参数估计精度高且频率估计精度稳定性好。
