国内刊号:51-1267/TN
国际刊号:1001-893X
发布日期:
作者:余江,陈川,贾勇,姚光乐,王琛,张喜娟,陈亚锋
单位:(1.成都理工大学 a.机电工程学院;b.计算机与网络安全学院,成都 610059;2.成都飞机工业集团有限责任公司,成都 610073;3.四川酷比通信设备有限公司,成都 644000)
关键词:辐射源个体识别;射频指纹;多分辨率特征融合;短时傅里叶变换;
基金:国家自然科学基金资助项目(U20B2070;四川省重点研发项目(2022YFS0531;成都市“揭榜挂帅”科技项目(2023-JB00-00023-GX
针对辐射源分类任务存在的特征信息表达有限和分类精度低等问题,提出了一种基于多分辨率特征融合的辐射源个体识别方法。该方法利用短时傅里叶变换3种不同分辨率的时频域谱图表达辐射源个体特征。使用ResNext50构建多通道卷积神经网络,提取不同时频分辨率的特征。在网络中引入多通道特征加权融合机制,对不同通道的特征进行加权融合,组合不同分辨率下的特征信息。实验证明,这种方法提升了辐射源信号的细微指纹信息表达能力,相比特征层融合方法和单一特征表达方法两种方法,识别准确率分别提升2.15%和6.8%。
来源:2025年第11期
《电讯技术》期刊编辑部