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利用联合特征参数的卫星单 混信号调制识别
被引量:
3
1
作者
龚佩
李天昀
+1 位作者
章昕亮
寸陈韬
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2023年第2期589-596,共8页
针对卫星通信中常见的单混二进制相移键控(binary phase shift keying,BPSK)、正交相移键控(quadrature phase shift keying,QPSK)、8进制相移键控(8 phase shift keying,8PSK)、16进制正交幅度调制(16 quadrature amplitude modulation...
针对卫星通信中常见的单混二进制相移键控(binary phase shift keying,BPSK)、正交相移键控(quadrature phase shift keying,QPSK)、8进制相移键控(8 phase shift keying,8PSK)、16进制正交幅度调制(16 quadrature amplitude modulation,16QAM)信号调制识别问题,本文基于不同信号的累积量差异和方谱特性,充分利用累积量和谱线特征并构造合理的特征参数,最终构建决策树分类器,实现了这些信号的调制识别,并有效实现了混合QPSK和混合8PSK信号的识别。实验表明,该算法能够实现高斯白噪声条件下的单混BPSK、QPSK、8PSK、16QAM信号的分类。当信噪比大于6 dB时,除混合QPSK和混合8PSK信号外,其他信号的调制识别率能达到98%,当信噪比大于10 dB时,混合QPSK和混合8PSK信号的调制识别率能达到92%。与现有算法相比,识别率更高,由此证明所提算法的有效性。
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关键词
调制识别
累积量
方谱特性
特征参数
决策树分类器
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职称材料
基于多域特征融合学习的辐射源个体识别算法
被引量:
3
2
作者
寸陈韬
李天昀
+1 位作者
朱家威
查雄
《信息工程大学学报》
2022年第3期277-285,共9页
现有的基于专家经验的特定辐射源个体识别(Specific Emitter Identification,SEI)方法和基于深度学习的SEI方法,通常在单一类型辐射源畸变存在的场景下性能较好,然而在多种辐射源畸变同时存在的复杂场景下表现较差。为此,提出一种基于...
现有的基于专家经验的特定辐射源个体识别(Specific Emitter Identification,SEI)方法和基于深度学习的SEI方法,通常在单一类型辐射源畸变存在的场景下性能较好,然而在多种辐射源畸变同时存在的复杂场景下表现较差。为此,提出一种基于多域特征融合学习的辐射源个体识别算法,将原始接收辐射源信号转换为I/Q眼图、矢量图和Hilbert-VMD时频谱图等多域信号表示作为网络输入,并结合神经网络进行多域特征融合提取。实验结果表明,与现有的基于专家经验的SEI算法或其他单一信号表示输入的基于深度学习的SEI算法相比,该算法在符号信噪比10 dB下的识别增益约10%。
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关键词
辐射源个体识别
信号表示
深度学习
特征融合
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职称材料
一种基于相位噪声的MIMO OFDM辐射源个体识别方法
被引量:
2
3
作者
朱家威
李天昀
寸陈韬
《信息工程大学学报》
2021年第6期647-654,共8页
对MIMO OFDM发射机进行分类识别时,针对现有方法识别正确率较低的不足,提出一种基于相位噪声的MIMO OFDM辐射源个体识别方法。首先,对由相位噪声导致的共同相位误差(Common Phase Error,CPE)进行估计;其次,提取CPE的方差和星座点错误矢...
对MIMO OFDM发射机进行分类识别时,针对现有方法识别正确率较低的不足,提出一种基于相位噪声的MIMO OFDM辐射源个体识别方法。首先,对由相位噪声导致的共同相位误差(Common Phase Error,CPE)进行估计;其次,提取CPE的方差和星座点错误矢量平均功率作为指纹特征并进行特征融合;最后,使用支持向量机进行分类识别。仿真实验结果表明,所提方法的识别正确率优于基于调制域错误、自回归滑动平均模型参数估计以及相位噪声功率谱密度的3种对比方法。
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关键词
辐射源个体识别
相位噪声
正交频分复用
多输入多输出
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职称材料
一种基于正交失衡的MIMO OFDM辐射源指纹提取方法
被引量:
1
4
作者
朱家威
李天昀
寸陈韬
《信息工程大学学报》
2021年第5期530-536,544,共8页
在研究发射机和接收机正交失衡对MIMO OFDM系统影响的基础上,提出了基于正交失衡的指纹特征提取方法。通过构造特殊的训练序列,使用最小二乘算法对MIMO信道和发射机正交失衡进行估计,提取出反映正交失衡畸变的指纹特征,采用支持向量机...
在研究发射机和接收机正交失衡对MIMO OFDM系统影响的基础上,提出了基于正交失衡的指纹特征提取方法。通过构造特殊的训练序列,使用最小二乘算法对MIMO信道和发射机正交失衡进行估计,提取出反映正交失衡畸变的指纹特征,采用支持向量机对10个辐射源目标进行身份识别。实验结果表明,其性能优于基于调制域错误的方法。
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关键词
特定辐射源识别
正交失衡
正交频分复用
多输入多输出
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职称材料
题名
利用联合特征参数的卫星单 混信号调制识别
被引量:
3
1
作者
龚佩
李天昀
章昕亮
寸陈韬
机构
信息工程大学信息系统工程学院
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2023年第2期589-596,共8页
文摘
针对卫星通信中常见的单混二进制相移键控(binary phase shift keying,BPSK)、正交相移键控(quadrature phase shift keying,QPSK)、8进制相移键控(8 phase shift keying,8PSK)、16进制正交幅度调制(16 quadrature amplitude modulation,16QAM)信号调制识别问题,本文基于不同信号的累积量差异和方谱特性,充分利用累积量和谱线特征并构造合理的特征参数,最终构建决策树分类器,实现了这些信号的调制识别,并有效实现了混合QPSK和混合8PSK信号的识别。实验表明,该算法能够实现高斯白噪声条件下的单混BPSK、QPSK、8PSK、16QAM信号的分类。当信噪比大于6 dB时,除混合QPSK和混合8PSK信号外,其他信号的调制识别率能达到98%,当信噪比大于10 dB时,混合QPSK和混合8PSK信号的调制识别率能达到92%。与现有算法相比,识别率更高,由此证明所提算法的有效性。
关键词
调制识别
累积量
方谱特性
特征参数
决策树分类器
Keywords
modulation recognition
cumulant
spectrum characteristics
characteristic parameters
decision tree classifier
分类号
TN911 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于多域特征融合学习的辐射源个体识别算法
被引量:
3
2
作者
寸陈韬
李天昀
朱家威
查雄
机构
信息工程大学
出处
《信息工程大学学报》
2022年第3期277-285,共9页
文摘
现有的基于专家经验的特定辐射源个体识别(Specific Emitter Identification,SEI)方法和基于深度学习的SEI方法,通常在单一类型辐射源畸变存在的场景下性能较好,然而在多种辐射源畸变同时存在的复杂场景下表现较差。为此,提出一种基于多域特征融合学习的辐射源个体识别算法,将原始接收辐射源信号转换为I/Q眼图、矢量图和Hilbert-VMD时频谱图等多域信号表示作为网络输入,并结合神经网络进行多域特征融合提取。实验结果表明,与现有的基于专家经验的SEI算法或其他单一信号表示输入的基于深度学习的SEI算法相比,该算法在符号信噪比10 dB下的识别增益约10%。
关键词
辐射源个体识别
信号表示
深度学习
特征融合
Keywords
specific emitter identification
signal representation
deep learning
feature fusion
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
一种基于相位噪声的MIMO OFDM辐射源个体识别方法
被引量:
2
3
作者
朱家威
李天昀
寸陈韬
机构
信息工程大学
出处
《信息工程大学学报》
2021年第6期647-654,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61401511,U1736107)。
文摘
对MIMO OFDM发射机进行分类识别时,针对现有方法识别正确率较低的不足,提出一种基于相位噪声的MIMO OFDM辐射源个体识别方法。首先,对由相位噪声导致的共同相位误差(Common Phase Error,CPE)进行估计;其次,提取CPE的方差和星座点错误矢量平均功率作为指纹特征并进行特征融合;最后,使用支持向量机进行分类识别。仿真实验结果表明,所提方法的识别正确率优于基于调制域错误、自回归滑动平均模型参数估计以及相位噪声功率谱密度的3种对比方法。
关键词
辐射源个体识别
相位噪声
正交频分复用
多输入多输出
Keywords
specific emitter identification(SEI)
phase noise
orthogonal frequency division multiplexing(OFDM)
multiple input multiple output(MIMO)
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
一种基于正交失衡的MIMO OFDM辐射源指纹提取方法
被引量:
1
4
作者
朱家威
李天昀
寸陈韬
机构
信息工程大学
出处
《信息工程大学学报》
2021年第5期530-536,544,共8页
文摘
在研究发射机和接收机正交失衡对MIMO OFDM系统影响的基础上,提出了基于正交失衡的指纹特征提取方法。通过构造特殊的训练序列,使用最小二乘算法对MIMO信道和发射机正交失衡进行估计,提取出反映正交失衡畸变的指纹特征,采用支持向量机对10个辐射源目标进行身份识别。实验结果表明,其性能优于基于调制域错误的方法。
关键词
特定辐射源识别
正交失衡
正交频分复用
多输入多输出
Keywords
SEI
IQ imbalance
OFDM
MIMO
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用联合特征参数的卫星单 混信号调制识别
龚佩
李天昀
章昕亮
寸陈韬
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2023
3
下载PDF
职称材料
2
基于多域特征融合学习的辐射源个体识别算法
寸陈韬
李天昀
朱家威
查雄
《信息工程大学学报》
2022
3
下载PDF
职称材料
3
一种基于相位噪声的MIMO OFDM辐射源个体识别方法
朱家威
李天昀
寸陈韬
《信息工程大学学报》
2021
2
下载PDF
职称材料
4
一种基于正交失衡的MIMO OFDM辐射源指纹提取方法
朱家威
李天昀
寸陈韬
《信息工程大学学报》
2021
1
下载PDF
职称材料
已选择
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