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| 改进DenseNet在电台建链行为识别时的可视化研究 | |
| 作者姓名： | 吴子龙 陈红 雷迎科 |
| 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： | 国防科技重点实验室基金(6142106180402)资助课题。 |
| 摘 要： | 在未知通信协议标准条件下,改进DenseNet可以识别短波通信电台不同的自动建链行为,这对侦察非协作方电台的通联意图有着重要作用.但是网络模型识别的可靠性需要做进一步的探究.因此,本文通过网络内部结构的可视化来推断网络模型是否可以有效地提取建链行为信号的深层次特征.由于卷积层的特征维度较大,不利于观察建链行为信号的深层... |
| 关 键 词： | 可视化 行为识别 热力图 DenseNet 自动建链行为 短波电台 |
| 收稿时间： | 2020-05-27 |
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