| 一種結(jié)合雙閾值與WSN的OFDM輻射源個(gè)體識(shí)別 | |
| 所屬分類(lèi)：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：1990 K | |
| 標(biāo)簽： 時(shí)頻圖 雙閾值函數(shù) 小波散射網(wǎng)絡(luò) | |
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| 文檔介紹：針對(duì)在低信噪比情況下OFDM輻射源識(shí)別率低的問(wèn)題，提出一種雙閾值與小波散射網(wǎng)絡(luò)（Wavelet Scattering Network，WSN）結(jié)合的OFDM信號(hào)時(shí)頻圖輻射源個(gè)體識(shí)別方法。首先，建立包含指紋特征的OFDM信號(hào)指紋模型；其次，利用小波變換對(duì)一個(gè)符號(hào)周期內(nèi)的OFDM信號(hào)進(jìn)行時(shí)頻分析得到時(shí)頻圖；再次，設(shè)計(jì)一種雙參數(shù)閾值函數(shù)模型實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)抑制噪聲干擾，提高時(shí)頻圖的圖像質(zhì)量。經(jīng)WSN處理后，從優(yōu)化后的時(shí)頻圖中提取小波散射系數(shù)作為特征集；最后，采用ResNet18進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠顯著抑制噪聲干擾，在信噪比為-4 dB的條件下，識(shí)別精度達(dá)到87.5%，相較于其他方法表現(xiàn)出更高的識(shí)別精度和抗噪性能。 | |
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