[发明专利]基于差分复数深度神经网络的通信辐射源个体识别方法在审
| 申请号： | 202011208229.6 | 申请日： | 2020-11-03 |
| 公开（公告）号： | CN112398552A | 公开（公告）日： | 2021-02-23 |
| 发明（设计）人： | 李靖超;应雨龙;董春蕾;张斌 | 申请（专利权）人： | 上海电机学院 |
| 主分类号： | H04B17/30 | 分类号： | H04B17/30;H04L27/00 |
| 代理公司： | 上海伯瑞杰知识产权代理有限公司 31227 | 代理人： | 孟旭彤 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于差分复数深度神经网络的通信辐射源个体识别方法，解决了目前提取具有独特原生属性的射频指纹仍具挑战性，对于同厂家同批次同型号的无线设备的识别率低的问题，其技术方案要点是包括有以下步骤：通过接收机对通信辐射源个体的射频基带信号进行采集，获得初始I/Q两路信号；对每一段初始I/Q信号进行差分处理，形成新的I/Q两路信号片段，对新的I/Q两路信号片段进行归一化处理，作为发射机的发射指纹；利用复数深度神经网络对发射机的射频指纹进行识别，本发明的一种基于差分复数深度神经网络的通信辐射源个体识别方法，能提高识别准确率、有效性和可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 复数 深度 神经网络 通信 辐射源 个体 识别 方法 | ||
【主权项】：
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