强激光与粒子束

作者：沈国茂, 刘晋明, 庞笑语, 葛雨婷,

关键词：电磁指纹识别, 特征提取, 时延网络, 电磁泄漏, 身份认证,

电子设备在运行过程中产生的电磁辐射可能导致信息泄漏，对信息安全构成威胁。电磁指纹识别方法在安全检测和漏源定位中发挥着重要作用。电磁指纹识别在实际检测中需要准确性和适应性，现有电磁指纹识别方法存在跨采样率适配性差、高频特征提取不足等缺陷。为此提出增强型神经网络架构ELEC-TDNN，模型融合了通道注意力机制与多尺度时序建模能力，设计引入局部信号增强层等模块，并基于自建双采样率（1.25 GHz/500 MHz）的USB设备电磁辐射数据集进行了实验。实验结果表明，ELEC-TDNN具有较高的精度，能够适应不同的采样率。在500 MHz采样率下，模型等错误率最低可达0.35%，在1.25 GHz高频场景下，等错误率为5.23%。

来源：2025年第11期

《强激光与粒子束》期刊编辑部

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