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近年来,很多高质量的数据集支撑了深度学习在计算机视觉、语音和自然语言处理领域的快速发展.但在电磁信号识别领域仍缺乏高质量的数据集,为促进深度学习在电磁信号识别中的应用,本文基于广播式自动相关监视(ADS-B)建立了一个大规模的真实电磁信号数据集.首先设计了一个自动数据收集和标注系统,在开放和真实的场景中自动捕获ADS-... 相似文献
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针对辐射源个体识别高精确度、轻量化、实时性的现实应用需求,提出了面向广播式自动相关监测(ADS-B)信号辐射源个体识别的轻量化模型设计方法。根据信号数据特点进行解码处理,并对不均衡样本进行权重调节,改善样本质量;通过分组卷积获取不同维度的细微特征,与初始特征拼接,实现多维互补特征融合,并联同步进行提高识别效率。利用Ghost bottleneck结构实现网络模型压缩与跨层连接,在融合多维特征的同时节省计算资源。实验结果表明,本文算法结构精简,计算量低,识别率达到95.2%,并在不同容量的样本识别中效果稳定。本文算法较好地平衡了辐射源个体识别精确度、轻量化与高时效的需求。 相似文献
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针对低成本、高性能的广播式自动相关监视(ADS-B)系统的设计需求,研究了ADS-B信号接收技术.基于软件无线电技术,设计了基于1090ES模式的ADS-B信号软件接收机;利用廉价的软件无线电平台(RTL-SDR)及Matlab,对设计进行了验证,实现对民航航班ADS-B信号的实际接收.相对于传统的ADS-B接收机,结... 相似文献
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