基于奇異譜分析和改進(jìn)ResNet的射頻指紋識(shí)別方法

打開文本圖片集

摘  要： 針對(duì)當(dāng)前真實(shí)場(chǎng)景下遠(yuǎn)距離射頻指紋識(shí)別難以準(zhǔn)確提取特征且實(shí)時(shí)性較差的問(wèn)題，提出一種基于奇異譜分析重構(gòu)信號(hào)和改進(jìn)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的射頻指紋識(shí)別的方法。首先，將采集到的信號(hào)進(jìn)行奇異譜分析，根據(jù)貢獻(xiàn)率大小對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)，隨后通過(guò)STFT獲得時(shí)頻譜圖作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入：其次，構(gòu)建輕量級(jí)殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，加快模型收斂速度；然后，在輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)的下采樣過(guò)程中引入混合維度注意力機(jī)制，對(duì)網(wǎng)絡(luò)中間的特征圖進(jìn)行重構(gòu)，強(qiáng)調(diào)重要特征，抑制一般特征；最后，使用激活函數(shù)Leaky ReLU替換原有的ReLU，避免在負(fù)值區(qū)域的梯度永遠(yuǎn)為0，進(jìn)而導(dǎo)致模型訓(xùn)練無(wú)法反向傳播。（剩余11404字）