基于无监督特征提取的辐射源识别

摘要

发射机模拟元器件的非完美特性会导致射频信号的失真，这些失真可以作为特定辐射源识别（SEI）的指纹特征用于辐射源识别。SEI特征通常基于失真模型的方法或基于机器学习的方法提取。该文将这两种方法联合起来进行辐射源的特征提取。将专业知识（即失真模型）集成到神经网络中，提出了一种级联网络的模式来提取辐射源的同相-正交不平衡和相位噪声模型参数，既保证了特征的可解释性，又提高了识别精度。数字仿真结果表明，该方法在特征提取性能上优于传统单纯基于失真模型和机器学习的方法。

关键词

无监督特征提取 / 特定发射器识别 / 同相-正交不平衡 / 相位噪声

基金资助

国家级基金项目(G022023KP01602); 南方电网科技创新基金项目(GZKJXM20220026)