基于Hilbert-Huang变换与对抗训练的特定辐射源识别

为有效解决特定辐射源的个体识别问题, 提出一种基于Hilbert-Huang变换与对抗训练相结合的方法。首先根据辐射源硬件差异, 建立辐射源信号的数学模型; 其次, 对信号进行Hilbert-Huang变换得到Hilbert谱; 然后, 在预处理过程中, 从信号所有的Hilbert谱时频点对应的能量值中, 确定最具区分度的一组能量值, 并记录其对应的时频点; 最后, 对每一类辐射源信号的Hilbert谱提取上述记录的时频点对应的能量值, 将其送入卷积神经网络进行训练与测试, 并通过对抗训练的方式提升网络的抗噪性能。识别准确率实验表明, 对比不进行对抗训练的方法以及不进行预处理与对抗训练的方法, 所提算法的识别率分别平均提升3.1%与5.45%。识别鲁棒性实验表明, 所提算法训练样本为100时即可达到较好识别效果, 同时随着辐射源个数增多优势更加明显。复杂度分析表明, 所提算法能有效降低神经网络在大量训练与识别过程产生的运算量。