| 基于频带相关性Deep Learning的无线通信干扰智能识别 |
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| 引用本文： | 杨岚,肖海涛,张渭乐.基于频带相关性Deep Learning的无线通信干扰智能识别[J].航空科学技术,2022,33(4):108-118. |
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| 作者姓名： | 杨岚 肖海涛 张渭乐 |
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| 作者单位： | 西安交通大学 智能网络与网络安全教育部重点实验室,陕西 西安 710072 |
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| 摘 要： | 近年来,随着无线通信技术在军事领域的发展及各类无线通信装备数量的增加,战场电磁环境变得越来越复杂,其要求通信系统具有更强的抗干扰能力,而智能干扰识别是抗干扰的前提.基于传统机器学习的各类干扰识别算法存在干扰前期特征提取繁杂、低干噪比(JNR)下识别正确识别率低的问题.本文针对上述问题,引入了并行多路多尺度卷积,通过增加...
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| 关 键 词： | 复杂电磁环境认知 干扰识别 频带相关性 长短时记忆网络 并行多路多尺度卷积 |
Intelligent Jamming Identification Based on Deep Learning with Frequency Band Correlation for Wireless Communication |
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| Yang Lan,Xiao Haitao,Zhang Weile.Intelligent Jamming Identification Based on Deep Learning with Frequency Band Correlation for Wireless Communication[J].Aeronautical Science and Technology,2022,33(4):108-118. |
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| Authors: | Yang Lan Xiao Haitao Zhang Weile |
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