【摘 要】
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当前通信辐射源的特征识别方法不仅需要较高的样本数,而且存在识别效率低、识别率下降的问题。为此,提出一种应用Softmax回归对通信信号循环谱进行多分类识别的方法。以通信
【机 构】
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桂林电子科技大学广西无线宽带通信与信号处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61461013);广西自动检测技术与仪器重点实验室主任基金(YQ15115);桂林电子科技大学创新团队“广西无线宽带通信与信号处理重点实验室”2016年主任基金(GXKL06160103)
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当前通信辐射源的特征识别方法不仅需要较高的样本数,而且存在识别效率低、识别率下降的问题。为此,提出一种应用Softmax回归对通信信号循环谱进行多分类识别的方法。以通信信号的循环谱密度特征为样本集,通过主成分分析降维算法筛选特征样本,使用Softmax回归多分类识别器对特征样本进行分类。实验结果表明,与传统神经网络方法相比,该方法可以实现对通信辐射源个体的有效识别,并且识别时间较短。
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