接收域分离的跨接收系统通用性辐射源指纹识别

作     者：孙丽婷 柳征 黄知涛 SUN Liting;LIU Zheng;HUANG Zhitao

作者机构：国防科技大学电子科学学院长沙410073 

出 版 物：《电子与信息学报》 (Journal of Electronics & Information Technology)

年 卷 期：2024年第46卷第10期

页      面：3966-3978页

核心收录：

学科分类：11[军事学] 080904[工学-电磁场与微波技术] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 110503[军事学-军事通信学] 0810[工学-信息与通信工程] 1105[军事学-军队指挥学] 1104[军事学-战术学] 082601[工学-武器系统与运用工程] 081105[工学-导航、制导与控制] 0826[工学-兵器科学与技术] 081001[工学-通信与信息系统] 081002[工学-信号与信息处理] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家自然科学基金(62301575) 国防科技大学青年自主创新科学基金(ZK2023-19) 

主　　题：辐射源指纹识别 特定辐射源识别 域分离网络 对抗训练 无监督域适应 

摘      要：受辐射源硬件失真和接收机硬件失真的耦合作用,实际接收信号中带有当前辐射源系统和接收系统共同的“个体信息,导致辐射源指纹识别技术(RFF)在跨接收系统场景下无法通用。为消除接收机染色效应,该文将接收机影响作为单独作用域,提出一种基于接收域分离的跨接收系统通用性辐射源指纹识别方法。该方法通过双标签多通道特征联合和域分离对抗重构方式实现信号中辐射源指纹作用域与接收机染色作用域分离,利用多部接收机数据预先训练网络对两种作用域的分离能力,聚焦辐射源指纹信息提取,从而提升辐射源指纹识别技术在跨平台跨接收系统、更新接收设备等场景下的适应能力。相比于直接特征提取和多接收机打包训练方式,所提方法能够真正适应实际无监督场景,且参与训练的源域接收机数目越多,域适应效果越好,不需要重复训练即可直接推广应用于新接收系统,具有较高的实际应用价值。