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| 基于深度残差适配网络的通信辐射源个体识别 | |
| 作者姓名： | 陈浩 杨俊安 刘辉 |
| 作者单位： | 国防科技大学电子对抗学院, 安徽 合肥 230037 |
| 基金项目： | 安徽省自然科学基金(1908085MF202);国防科技大学科研计划项目(ZK18-03-14)资助课题。 |
| 摘 要： | 为解决通信辐射源识别中传统的人工特征提取方法鲁棒性不足和深度学习方法需要大量带标签目标域数据的问题,提出一种基于深度残差适配网络的通信辐射源个体识别方法.应用深度学习技术实现从源域到目标域上的迁移识别,只需要将带标签的源域数据和无标签的目标域数据进行训练.原始通信辐射源信号经过预处理后输入网络训练,将源域和目标域的分布... |
| 关 键 词： | 辐射源个体识别 深度学习 迁移学习 特征提取 |
| 收稿时间： | 2020-06-26 |
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