文件大小:0.85M
文章主要针对数据恶劣条件下的辐射源个体识别方法进行了分析对比。总结了包括不平衡、错标签、小样本和弱标注4种情况下的个体识别方法,探讨辐射源特征提取方法的优点和局限性,对方法中作为技术关键和难点的特征提取方法也进行了概括,并指出深度学习在深度特征提取上的优势以及在辐射源个体识别领域的广泛应用前景,以期对各种情况下的辐射源个体识别方法做出较为全面的补充。
文章主要针对数据恶劣条件下的辐射源个体识别方法进行了分析对比。总结了包括不平衡、错标签、小样本和弱标注4种情况下的个体识别方法,探讨辐射源特征提取方法的优点和局限性,对方法中作为技术关键和难点的特征提取方法也进行了概括,并指出深度学习在深度特征提取上的优势以及在辐射源个体识别领域的广泛应用前景,以期对各种情况下的辐射源个体识别方法做出较为全面的补充。
1/26专辑:论文下载
0下载63浏览3.54M
0下载24浏览0.95M
0下载25浏览2.09M
0下载21浏览2.6M
0下载26浏览0.84M
0下载26浏览1.38M
0下载26浏览0.39M
0下载48浏览0.63M
0下载60浏览1.66M
0下载29浏览1.82M