摘要
本发明涉及一种针对接收机迁移问题的射频指纹识别方法,属于辐射源个体识别技术领域。本发明在数据处理中引入了解调重构方法,与现有方法相比在增强信号中关键特征的同时没有损失信息。这使得训练数据在特征上具有优越性,也让网络能够提取到更多的有用信息,对于识别效果的提升和抗噪声能力提高都有一定帮助。本发明在网络结构中加入了我们设计的高斯编码器,这使得特征提取过程中能够发现更多隐含信息,降低了数据空间分布对特征学习的影响。高斯编码器中引入的随机量也能够提升网络的抗噪声性能。
技术关键词
射频指纹识别方法
接收机
信号
分类器
深度学习神经网络
学习方法
编码器
发射机
深度残差
时间差
重构方法
符号
网络结构
载波
辐射源
采样率
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