基于增量神经网络的雷达辐射源个体识别方法

本发明公开了基于增量神经网络的雷达辐射源个体识别方法，该方法首先获取雷达辐射源数据样本，提取雷达辐射源数据样本的时频特征和双谱特征。其次以ResNet1D网络为基础，结合高效通道注意力ECA和自组织增量学习神经网络SOINN，构建雷达辐射源个体识别网络模型。最后将时频特征和双谱特征组合成双通道的样本，通过雷达辐射源个体识别网络模型进行训练、测试，输出雷达辐射源个体识别结果，完成雷达辐射源个体识别。本发明实现了有用特征的筛选，提高了特征的学习能力，进而提高识别的精确度，完成雷达辐射源个体的精确识别。