通信辐射源指纹识别技术

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在电子对抗领域,正确识别雷达脉冲信号是电子对抗侦察的重点也是难点。针对雷达脉冲信号具有很好的稳定性、普遍性和唯一性的包络上升沿特征("指纹"),通过使用宽带数字接收、信号分选与跟踪、数字正交混频等技术

针对辐射源识别问题, 提出一种基于变精度粗糙集与灰色理论相结合的雷达辐射源识别方法. 利用变精度 粗糙集获取雷达辐射源各属性参数的权重, 并结合灰色关联分析完成辐射源识别. 以雷达用途识别为例, 给出

采用相关熵度量辐射源细微特征之间的相似性,提出一种基于最大相关熵的通信辐射源个体识别方法。首先提取矩形积分双谱特征来表征辐射源个体差异,并基于最大相关熵准则构造优化函数;其次利用半二次优化技术,将非线

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主要讲述指纹识别技术，尤其是其应用和学习方面。相信大家会有收获

电子对抗中雷达辐射源分选识别资料（论文资料）主要基于深度学习算法实现

针对脉内无意调相实现雷达辐射源个体识别时存在的分类模型性能不佳的问题,提出了一种长短时记忆加全卷积网络的雷达辐射源个体识别方法。首先给出了脉内信号相位的简化观测模型,并对观测相位序列进行去斜处理,提取

 反辐射导弹是现代战争条件下通信设备等电磁辐射源所面对的最具威胁性的武器之一,而有源诱偏是对抗反辐射导弹攻击的一种相对简单而有效的方法。基于有源相参和有源非相参条件下的几种模型,从反

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