系统工程与电子技术

作者：石文强(), 雷迎科, 金虎, 滕飞()

单位：国防科技大学电子对抗学院，安徽 合肥 230000

关键词：特定辐射源识别,小波变换,神经网络

基金：国家自然科学基金(62071479)资助课题

针对特定辐射源识别（specific emitter identification，SEI）算法在复杂多变的电磁环境中识别率低的问题，提出一种基于自适应小波分解和轻量化网络架构的SEI算法。首先，设计自适应小波分解的预处理方法，确定每个信号样本的最优小波系数。然后，设计特征拼接算法综合所有信号样本的最优系数，构建辐射源个体的特征表示。最后，设计一种轻量高效的网络模型，引入倒置残差模块和多头注意力机制，提取更具可分性的细微特征。在3种不同数据集上识别率分别为99.6%、99.31%和98.8%，该结果表明所提算法相较于其他识别算法有着更高的识别率。在高斯白噪声和典型多径衰落信道环境中，所提算法仍可以进行有效识别，展现出优异的鲁棒性。

来源：2025年第9期

《系统工程与电子技术》期刊编辑部

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