【摘 要】
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辐射源信号调制样式的多样化为准确识别辐射源带来了困难,双谱对角切片特征能明显反映辐射源信号特性,深度神经网络学习则能处理信号样本大数据,将双谱特征和深度神经网络学
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辐射源信号调制样式的多样化为准确识别辐射源带来了困难,双谱对角切片特征能明显反映辐射源信号特性,深度神经网络学习则能处理信号样本大数据,将双谱特征和深度神经网络学习用于信号调制识别中,能提取辐射源信号本质特征,同时也能提高辐射源调制信号的正确识别率。仿真实验结果表明,相比于其它识别算法,双谱特征能更好地反映信号特性,深度学习模型有更高的信号识别率。
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