一种基于对抗学习的未知信号识别方法

本申请公开了一种基于生成对抗学习的未知信号识别方法，涉及信号调制识别技术领域。本申请通过引入生成器和判别器的对抗训练机制，利用生成对抗网络产生与已知类别信号相似而不同的混淆样本参与训练，以此增强分类模型对未知类别信号的识别能力，并保持原有调制识别性能，同时本申请为生成器提供一种结合分类器的损失函数，使生成器生成的混淆样本靠近真实样本数据的分布，确保生成的混淆样本在数据分布上与已知类样本足够接近，同时又保持一定的未知性，进一步保证分类模型对未知类别信号的识别性能。