作者：许华 蒋磊 齐子森 史蕴豪
页数：348
出版社：国防工业出版社
出版日期：2024
ISBN：9787118127423
电子书格式：pdf/epub/txt
内容简介
本书系统介绍基于深度学习的通信信号识别理论与方法，主要内容包括: 基于卷积神经网络的通信信号识别技术、基于循环神经网络的通信信号识别技术、基于生成对抗网络的通信信号识别技术、基于多联合神经网络的通信信号识别技术、基于半监督学习的通信信号识别技术、基于域适应神经网络的通信信号识别技术、基于孪生网络的通信信号识别技术和基于深度学习的辐射源个体识别应用技术。
作者简介
许华，1976年4月出生，湖北枝江人，空军工程大学教授，博导，军队科技拔尖人才，空军级专家，获省级科技进步二等奖3项，出版著作2部，发表学术论文60余篇。
本书特色
本书可作为信息与通信工程、网络空间安全、电子对抗与工程等军内外专业本科生与研究生的教材或参考书，也可供通信领域的研究人员和工程技术人员学习参考。
目录
●第1章绪论
1.1常规通信信号识别分类方法
1.1.1信号分类特征设计
1.1.2基于判决树的分类方法
1.1.3基于模式识别的分类方法
1.1.4常规方法面临的主要问题
1.2基于深度学习的通信信号识别分类方法
1.2.1与常规方法的差别
1.2.2研究和发展现状
1.2.3面临的主要问题
1.3发展趋势
1.3.1基于深度学习的通信信号识别机理深化研究
1.3.2小样本条件下的通信信号识别技术研究
参考文献
第2章基于卷积神经网络的通信信号识别分类
2.1基于卷积神经网络的通信信号识别基础
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