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基于知识图谱和Softmax回归的干扰信号识别方法
被引量:
7
1
作者
陈宣
李怡昊
陈金立
《中国电子科学研究院学报》
北大核心
2021年第9期856-861,共6页
随着信息技术的发展,未来移动通信系统将是地海空一体化的综合性网络,因此通信系统所面临的干扰情况将异常复杂,这将导致干扰信号的识别与抑制任务更具有挑战性。针对此问题,文中提出一种基于知识图谱和Softmax回归的干扰信号识别方法...
随着信息技术的发展,未来移动通信系统将是地海空一体化的综合性网络,因此通信系统所面临的干扰情况将异常复杂,这将导致干扰信号的识别与抑制任务更具有挑战性。针对此问题,文中提出一种基于知识图谱和Softmax回归的干扰信号识别方法。该方法首先构建干扰信号识别的专家知识图谱并利用TransR算法将其嵌入到低维向量空间中;然后,提取出每个干扰信号的多维特征并做归一化处理,将这些归一化特征值作为Softmax回归模型的输入,从而提高Softmax回归算法对干扰信号识别的准确率。仿真结果表明,对于典型的干扰样式,文中方法比基于Softmax回归和基于BP神经网络的干扰信号识别方法具有更好的识别性能。
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关键词
干扰信号识别
知识图谱
Softmax回归
transr
算法
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题名
基于知识图谱和Softmax回归的干扰信号识别方法
被引量:
7
1
作者
陈宣
李怡昊
陈金立
机构
南京信息工程大学
出处
《中国电子科学研究院学报》
北大核心
2021年第9期856-861,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(62071238)
江苏省自然科学基金资助项目(BK20191399)。
文摘
随着信息技术的发展,未来移动通信系统将是地海空一体化的综合性网络,因此通信系统所面临的干扰情况将异常复杂,这将导致干扰信号的识别与抑制任务更具有挑战性。针对此问题,文中提出一种基于知识图谱和Softmax回归的干扰信号识别方法。该方法首先构建干扰信号识别的专家知识图谱并利用TransR算法将其嵌入到低维向量空间中;然后,提取出每个干扰信号的多维特征并做归一化处理,将这些归一化特征值作为Softmax回归模型的输入,从而提高Softmax回归算法对干扰信号识别的准确率。仿真结果表明,对于典型的干扰样式,文中方法比基于Softmax回归和基于BP神经网络的干扰信号识别方法具有更好的识别性能。
关键词
干扰信号识别
知识图谱
Softmax回归
transr
算法
Keywords
Interference signal recognition
knowledge graph
Softmax regression
transr algorithm
分类号
TN91I.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
基于知识图谱和Softmax回归的干扰信号识别方法
陈宣
李怡昊
陈金立
《中国电子科学研究院学报》
北大核心
2021
7
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