【摘 要】
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跳频信号在抗干扰方面具有良好的性能.准确识别跳频信号的调制方式,能够为判断敌我目标属性、干扰敌方信号等军事信息战提供有力支撑,但国内外对于跳频信号的调制识别仍存在很大空缺.本文提出一种基于时频特征的跳频信号调制识别方法,通过平滑伪魏格纳-维利分布(SPWVD)时频变换获取不同调制类型的跳频信号时频图像,将时频图像送入卷积神经网络(CNN)中进行特征提取及分类识别.仿真实验证明,本文CNN在低信噪比下取得了较好的识别效果.
【机 构】
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哈尔滨工程大学 信息与通信工程学院,黑龙江 哈尔滨 150001
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跳频信号在抗干扰方面具有良好的性能.准确识别跳频信号的调制方式,能够为判断敌我目标属性、干扰敌方信号等军事信息战提供有力支撑,但国内外对于跳频信号的调制识别仍存在很大空缺.本文提出一种基于时频特征的跳频信号调制识别方法,通过平滑伪魏格纳-维利分布(SPWVD)时频变换获取不同调制类型的跳频信号时频图像,将时频图像送入卷积神经网络(CNN)中进行特征提取及分类识别.仿真实验证明,本文CNN在低信噪比下取得了较好的识别效果.
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