一种基于激活重组和重要神经元的辐射源个体开集识别算法

本发明一种基于激活重组和重要神经元的辐射源个体开集识别算法包括:信号特征提取模块和开集分类模块。特征提取模块利用ResNet‑18卷积神经网络，而开放集识别模块集成了三种方法：激活重组、基于Shapley值的剪枝和基于能量(Energy)评分函数的开集分类器。相较于经典的SEI‑OSR算法，本发明提出的算法可以在不同的开放度下将已知辐射源个体与未知辐射源个体以高准确率区分出来。特别是当已知类包含与未知类相同模型的发射器个体时，所提出的方法的精度明显高于其他方法。