一个特定的发射器识别系统设计,用于在空中交通管制雷达信标系统和无线设备中交叉信号模式

科学领域:

• 电气工程 电气工程
• 信号处理 信号处理
• 机器学习 机器学习

背景情况:

• 现代无线设备传输多模式信号,挑战传统的特定发射者识别 (SEI) 系统.
• 现有的SEI方法与未知的信号模式,多样化的特征提取和不同信号类型的数据标签扎.
• 多模式信号的复杂性需要先进的SEI解决方案来实现可靠的通信.

研究的目的:

• 开发一个增强的SEI系统,能够在各种信号模式中识别发射器.
• 解决SEI中多模式信号所带来的挑战,包括开放式模式识别和特征提取.
• 为了实现精确的发射器识别,使用单一的,统一的方法,用于各种信号类型.

主要方法:

• 提出了一种增强的SEI系统,其中包括一个通用射频指纹 (RFF) 提取器:多重同步压缩波纹能量统一转换 (MSWTEu).
• 引入了特征转移的生成对抗网络 (FTGAN),以无监督地将不同信号模式的特征适应到共同的分布中.
• 开发了一种新的培训策略,使发射者能够通过使用单一集群方法在多模式信号中识别发射者.

主要成果:

• MSWTEu提取器为各种模式信号提供统一的RFF特征.
• 在没有监督的情况下,FTGAN成功地将不同模式的功能转移到已知的分发中.
• 增强的SEI系统在混合和ATCRBS数据集上实现了86%的交叉模式发射者识别准确度和99%的准确度在开放式信号模式识别中.

结论:

• 提议的增强SEI系统有效地解决了交叉信号模式引起的识别问题.
• 该系统在跨模态发射器识别和开放式设置信号模式识别方面都表现出高精度.
• 这种方法为复杂的多模无线通信环境中SEI提供了统一的解决方案.