【摘 要】
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针对现有通信干扰智能识别方法在小样本条件下识别精度低、网络模型欠拟合的问题,并形成通信干扰识别的空中与地面布设能力,该文提出一种空地协同场景下基于孪生网络的通信干扰智能识别方法.首先在空中无人机与地面设备之间构建空地协同的通信干扰认知架构,并通过提取所接收的通信干扰信号的时频图、分数阶傅里叶变换和星座图,对通信干扰信号进行智能表征,以作为网络的输入.然后搭建基于密集连接网络的网络结构,并设计双输入权值共享的孪生网络.最后,利用随机样本对孪生网络进行训练,并通过孪生单边网络构建基准通信干扰类型特征库进而实现
【机 构】
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西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室 西安 710071;中国电子科技集团有限公司第五十四研究所 石家庄 050050;中国电子信息产业集团有限公司国营第七二二厂 桂林 541001
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针对现有通信干扰智能识别方法在小样本条件下识别精度低、网络模型欠拟合的问题,并形成通信干扰识别的空中与地面布设能力,该文提出一种空地协同场景下基于孪生网络的通信干扰智能识别方法.首先在空中无人机与地面设备之间构建空地协同的通信干扰认知架构,并通过提取所接收的通信干扰信号的时频图、分数阶傅里叶变换和星座图,对通信干扰信号进行智能表征,以作为网络的输入.然后搭建基于密集连接网络的网络结构,并设计双输入权值共享的孪生网络.最后,利用随机样本对孪生网络进行训练,并通过孪生单边网络构建基准通信干扰类型特征库进而实现通信干扰的智能识别.该方法通过度量两个样本之间的特征距离来判断样本的相似性,并通过相似度度量扩大了训练样本数量并训练了孪生网络模型.仿真结果表明,所提方法不但在较小数据集的条件下可有效地实现通信干扰的智能识别,而且相比现有的智能识别方法,所提方法的识别性能显著提升.
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