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基于深度卷积神经网络的多节点协同干扰识别方法
被引量:
4
1
作者
沈钧仁
李玉生
+1 位作者
施育鑫
安康
《无线电通信技术》
2022年第4期711-717,共7页
通信抗干扰是复杂电磁环境下无线通信生存能力的核心问题,而干扰识别是通信抗干扰的重要前置环节。目前的干扰识别大多采用单节点进行干扰识别,而单节点干扰识别容易受到信道环境影响导致性能下降。针对无线通信网络在低干信比条件下单...
通信抗干扰是复杂电磁环境下无线通信生存能力的核心问题,而干扰识别是通信抗干扰的重要前置环节。目前的干扰识别大多采用单节点进行干扰识别,而单节点干扰识别容易受到信道环境影响导致性能下降。针对无线通信网络在低干信比条件下单节点干扰正确识别率较低等问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的多节点协同干扰识别方法,并设计了基于中心判决和基于硬判决的两种干扰识别算法。仿真结果表明,采用多节点协同干扰识别方法能够显著提升无线通信网络在低干信比条件下的干扰正确识别率,且基于硬判决的方法较基于中心判决的方法有更好的性能。
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关键词
干扰识别
多节点协同
深度卷积神经网络
数据融合
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职称材料
题名
基于深度卷积神经网络的多节点协同干扰识别方法
被引量:
4
1
作者
沈钧仁
李玉生
施育鑫
安康
机构
国防科技大学第六十三研究所
国防科技大学电子科学学院
出处
《无线电通信技术》
2022年第4期711-717,共7页
基金
国家自然科学基金(U19B214,61901502)
军委科技委基础加强计划(2019-JCJQ-JJ-212,2019-JCJQ-JJ226)
+1 种基金
人力资源与社会保障部博士后创新人才计划(BX20200101)
国防科技大学校科研计划(18-QNCXJ-029)。
文摘
通信抗干扰是复杂电磁环境下无线通信生存能力的核心问题,而干扰识别是通信抗干扰的重要前置环节。目前的干扰识别大多采用单节点进行干扰识别,而单节点干扰识别容易受到信道环境影响导致性能下降。针对无线通信网络在低干信比条件下单节点干扰正确识别率较低等问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的多节点协同干扰识别方法,并设计了基于中心判决和基于硬判决的两种干扰识别算法。仿真结果表明,采用多节点协同干扰识别方法能够显著提升无线通信网络在低干信比条件下的干扰正确识别率,且基于硬判决的方法较基于中心判决的方法有更好的性能。
关键词
干扰识别
多节点协同
深度卷积神经网络
数据融合
Keywords
jamming recognition
multi-node cooperation
deep convolutional neural network
data fusion
分类号
TN975 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度卷积神经网络的多节点协同干扰识别方法
沈钧仁
李玉生
施育鑫
安康
《无线电通信技术》
2022
4
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