An Lfm Radar Signal Source Identification Method With RFF Drift Robustness
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Linear frequency modulation(LFM) signals are widely used in radar technology. Accurate identification of LFM signal sources is of great significance. Radio frequency fingerprinting(RFF) is a non-cryptographic authentication method based on hardware physical differences, which is unique and therefore widely used for signal source identification. However, in practical applications, the RFF of radar signal sources generates heat after prolonged operation. This causes a certain degree of drift in the RFF within and between pulses, thereby affecting recognition accuracy. To address this issue, this paper proposes an LFM radar signal source identification method with RFF Drift Robustness(RDR). RDR first uses a frame-based coherent accumulation method to separately calculate the RFF of the front and rear halves of the pulse, then introduces a Class Principal Component Analysis layer(PCALayer) to mitigate the impact of RFF drift within the pulse. Subsequently, an Long Short-Term Memory(LSTM) Network is used to capture the temporal dependency of RFF between pulses, thereby enhancing the model's robustness to RFF drift between pulses. Experimental results demonstrate that the proposed method exhibits excellent robustness to RFF drift in real-world scenarios.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle