一種結(jié)合雙閾值與WSN的OFDM輻射源個體識別
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：wwei
文檔大小：1990 K
標(biāo)簽： 時頻圖 雙閾值函數(shù) 小波散射網(wǎng)絡(luò)
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文檔介紹：針對在低信噪比情況下OFDM輻射源識別率低的問題，提出一種雙閾值與小波散射網(wǎng)絡(luò)（Wavelet Scattering Network，WSN）結(jié)合的OFDM信號時頻圖輻射源個體識別方法。首先，建立包含指紋特征的OFDM信號指紋模型；其次，利用小波變換對一個符號周期內(nèi)的OFDM信號進(jìn)行時頻分析得到時頻圖；再次，設(shè)計(jì)一種雙參數(shù)閾值函數(shù)模型實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)抑制噪聲干擾，提高時頻圖的圖像質(zhì)量。經(jīng)WSN處理后，從優(yōu)化后的時頻圖中提取小波散射系數(shù)作為特征集；最后，采用ResNet18進(jìn)行分類識別。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠顯著抑制噪聲干擾，在信噪比為-4 dB的條件下，識別精度達(dá)到87.5%，相較于其他方法表現(xiàn)出更高的識別精度和抗噪性能。
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