栈式自编码和残差神经网络的射频信号个体识别

摘要：

传统基于暂态特征和稳态特征的射频信号个体识别方法存在特征提取困难、特征微小、无法区分射频信号个体差异等问题,识别率较低.随着深度学习技术的发展,结合栈式自编码网络深度融合目标特征优势和残差神经网络在解决退化问题时的优势,提出了一种基于SEA和ResNet网络的射频信号个体识别方法.包括信号时频域特征提取方法分析、多域特征拼接与融合、基于轻量化ResNetLite网络的射频信号个体识别方法等步骤.仿真结果表明,相对于传统时频域特征提取方法和BP分类方法,新方法能够有效提取和融合信号细微、高层次及深层次特征,且识别率有一定幅度的提升,同时,对计算资源、存储资源的消耗有约7倍的降低,可支持嵌入式设备小型化需求,便于工程实现.

关键词：射频信号个体识别;栈式自编码;残差神经网络;特征提取与融合;轻量化

所属期刊栏目：46

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：装发领域基金资助项目61403120104

在线出版日期：2021-11-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：61-66,72