基于深度学习特征匹配的通信辐射源识别方法

本发明提供了一种基于深度学习特征匹配的通信辐射源识别方法，获取通信目标辐射源电磁信号的采样数据，进行数据清洗并构建训练数据集和测试数据集；对训练数据集进行数据增强；将训练样本进行时频变换和归一化处理；将预处理后的训练样本作为模型输入，通过二维卷积、一维卷积以及空洞卷积构建辐射源识别模型的特征提取网络；构建辐射源识别模型的目标识别网络；通过反向传播算法，以最小化交叉熵和特征匹配矩阵相关性代价函数为目标，优化辐射源识别模型；将测试数据集的测试样本经预处理后，输入至辐射源识别模型进行目标识别测试。如此，本发明能够实现对通信辐射源目标信号电磁指纹特征的智能提取与辐射源目标精准识别。