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在真实的战场环境中,我们很难采集到足够的带标签的敌方辐射源数据,因此,小样本学习变得越来越重要。通过不断地发展,CNN神经网络有着很强的处理图片分类的能力。在小样本条件下,为了充分利用发展最为成熟的CNN神经网络,本文提出了将一维IQ数据转化成二维的IQ图特征的方法,来进行针对小样本的分类任务。由于数据的IQ图具有重复性与个体的差异性,通过实验,这种方法在识别不同个体超短波电台上有着99.5%的正确率,对比双谱特征,IQ图特征具有更强的识别能力。这种特征变换方法简单,并且CNN网络处理图片分类的技术成熟,具有很强的实用性。 相似文献
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优化卫星数传链路效率的VCM流程设计 总被引:1,自引:1,他引:1
为提高探测卫星数据传输链路的传输效能,采用可变编码调制体制(VCM),在不增加卫星与地面站能量消耗和设备成本的条件下,降低链路资源浪费,优化星-地数据传输的吞吐量.在卫星VCM数传体制的基础上,分析了近地轨道卫星数传链路的动态链路预算,并详细讨论了链路传输效能的数学模型,给出了一种在有效数传时间内优化数传吞吐量的VCM流程设计算法.结果表明:该算法对于预知轨道的卫星系统,根据其动态的星-地链路预算结果,在保证误码率要求的前提下,选用不同的编码调制方式,从而拟合链路预算曲线,保持较为固定的链路余量,实现链路效率的优化;根据所述流程算法,针对一颗近地太阳同步轨道卫星设计VCM数传系统.通过数值仿真,与传统固定编码调制设计对比,说明这种VCM设计在提高链路有效性方面的突出优势. 相似文献
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