基于深度学习的ADS-B辐射源个体识别

作者：严科; 谢烨

来源：信息技术, 2021, (02): 120-130.

DOI：10.13274/j.cnki.hdzj.2021.02.021

• 辐射源识别
• 深度学习
• ADS-B
• center loss

辐射源个体识别技术在电子对抗领域起着关键性作用。针对传统人工提取特征主要依赖于专家经验,文中提出了一种基于深度学习的ADS-B辐射源个体识别方法。该方法采用卷积神经网络结合center loss损失函数来训练和测试相位数据。并加入假冒飞机序列号,查看中心损失值来判断是否异常。实验表明,文中提出的方法识别精度能达到99%左右,且能区分真实消息和假冒消息。