2024 06 v.47 96-100
基于时频图像分类的信号识别方法研究
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DOI:
10.16426/j.cnki.jcdzdk.2024.06.019
中文作者单位:
中国电子科技集团公司第二十九研究所;
摘要(Abstract):
频谱管控旨在减少己方用频设备间自扰、互扰。掌握设备当前的用频情况，是对设备用频或辐射进行动态管控的前提。在实际应用中，往往难以保证用频设备上报信息的准确性，而监测设备采集到的设备信号也会呈现出相对复杂的样式。传统的信号识别方法主要针对固定、常发的信号，对于偶发、时变的信号难以发挥作用。提出了一种基于深度学习的信号识别方法，通过构造信号的时频图像，利用图像分类技术，提取信号动态频谱特征，提升对偶发、时变信号识别的准确率，通过仿真实验，验证了方法的有效性。
关键词(KeyWords):
频谱监测;信号识别;深度学习
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参考文献
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[7] 桂祥胜，洪居亭，代华建，等.一种基于卷积神经网络的信号调制方式识别方法[J].现代计算机，2019(10):18-22,26.
基本信息:
DOI：10.16426/j.cnki.jcdzdk.2024.06.019
中图分类号:E91;TN911.7;TP391.41
引用信息:
[1]王文兵,窦雪倩,谢金池.基于时频图像分类的信号识别方法研究[J].舰船电子对抗,2024,47(06):96-100.DOI:10.16426/j.cnki.jcdzdk.2024.06.019.
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