【摘 要】
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为了充分挖掘高维特征空间中辐射源的细微特征,提出一种基于全局潜在低秩表示(Global Latent Low Rank Representation,GLat-LRR)的通信辐射源潜在细微特征提取方法.首先,提
【机 构】
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电子工程学院,通信信息控制和安全技术重点实验室
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为了充分挖掘高维特征空间中辐射源的细微特征,提出一种基于全局潜在低秩表示(Global Latent Low Rank Representation,GLat-LRR)的通信辐射源潜在细微特征提取方法.首先,提取通信辐射源信号的瞬时频率,通过傅里叶变换将信号投影到高维特征空间;挖掘特征样本之间全局的低秩结构和维度之间全局的潜在低秩关系,将特征样本集作为整体应用到潜在低秩表示模型中,利用维度之间低秩关系得到特征样本集的潜在部分矩阵,每个列向量即为每个通信辐射源信号的潜在细微特征向量.在实际采集的同厂家同型号FM电台数据集上,该方法提取的潜在细微特征能够显著提高通信辐射源个体识别的性能.
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