国内刊号:51-1267/TN
国际刊号:1001-893X
发布日期:
作者:杨亮亮
单位:(中国西南电子技术研究所,成都 610036)
关键词:电台分选识别;细微特征;K-means聚类;个体识别;
现代战场中的无线通信设备日益增多,精准获取个体信息已成为研究热点,但也是难点。针对通信电台,提出了一种分选识别技术。该技术从电台物理层特性出发,对其辐射信号的细微特征进行K-means聚类以实现分选,分选的同时提取各个个体的特征属性值,未知信号通过与特征属性值相关运算实现个体识别。该技术无需先验知识,无需训练运算,通过实验验证,其可行、高效,易于工程实现。
来源:2022年第8期
《电讯技术》期刊编辑部