【摘 要】
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针对通信辐射源细微个体指纹信息难以提取的问题，根据辐射源指纹产生机理，提出了将接收信号中的数据部分过滤而保留指纹噪声的研究思路，设计了基于变分模态分解的识别方法。该方法采用变分模态分解将接收信号分解为主要包含数据信息的低频分量和主要包含指纹信息的高频分量，并设计深度卷积神经网络对分解后的高频分量进行特征提取和分类识别。在公开数据集和自建数据集上的实验结果均表明，所提方法可显著提高辐射源个体识别的性
【机 构】
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中国人民解放军陆军工程大学指挥控制工程学院
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针对通信辐射源细微个体指纹信息难以提取的问题，根据辐射源指纹产生机理，提出了将接收信号中的数据部分过滤而保留指纹噪声的研究思路，设计了基于变分模态分解的识别方法。该方法采用变分模态分解将接收信号分解为主要包含数据信息的低频分量和主要包含指纹信息的高频分量，并设计深度卷积神经网络对分解后的高频分量进行特征提取和分类识别。在公开数据集和自建数据集上的实验结果均表明，所提方法可显著提高辐射源个体识别的性能，且在小样本条件下的优势更加显著。
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