文献类型：期刊文章

作　　者：张见[1] 吴迪[1] 胡涛[1] 朱世先[2] 楚倩楠[2]

ZHANG Jian;WU Di;HU Tao;ZHU Shixian;CHU Qiannan(College of Data Target Engineering,PLA Strategic Support Force Information Engineering University,Zhengzhou,Henan 450001,China;Unit 91746 of the PLA,Beijing 102206,China)

机构地区：[1]中国人民解放军战略支援部队信息工程大学数据与目标工程学院,河南郑州450001 [2]91746部队,北京102206

出　　处：《信号处理》

年　　份：2022

卷　　号：38

期　　号：8

起止页码：1766-1776

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对目前短波信号规格识别中特征选取单一、相同调制类型信号区分能力弱的问题,提出了基于特征融合网络的信号规格识别算法,设计了一种以信号矢量图和数据流作为网络输入的识别模型。首先,通过信号预处理,得到矢量图和标准化的信号数据矩阵作为特征源,并由此设计了基于特征融合网络的信号规格识别模型;其次,利用模型的密集连接卷积算法,在避免网络退化的同时,对矢量图和数据矩阵进行深度特征提取、融合与学习,实现对目标信号的规格识别;此外,在构造短波信号数据集时设计了随机频偏策略,进一步提高网络模型的泛化能力。仿真实验表明,所提算法对含有相同调制方式的信号集识别效果较好,且模型空间小、运算速度快,当信噪比为0 dB时识别准确率可达98%。

关 键 词：信号规格识别  短波 特征融合网络  数据流 矢量图

分 类 号：TN911.7]