一种基于K中心特征分布重建的类增量雷达辐射源个体智能识别方法

本发明涉及一种基于K中心特征分布重建的类增量雷达辐射源个体智能识别方法，属于雷达数据处理技术领域。包括：仿真生成初始类别数据集，将初始类别数据集作为特征提取器的输入，基于改进的有监督对比损失函数对特征提取器进行训练，采用特征提取器进行特征提取得到训练集特征；对每一类的训练集特征进行基于K‑means的多中心提取，得到每一类的每个簇中心作为此类特征的K中心集和该K中心所在簇包含的点数，在K中心周边生成点数个噪声作为伪特征；将伪特征和新类特征合并，训练网络分类器。本发明方法能够处理小样本条件下对雷达辐射源个体增量式识别的任务，显著地提高模型的泛化性。