基于随机连接网络的辐射源识别模型训练方法及识别方法

本发明公开了基于随机连接网络的辐射源识别模型训练方法及识别方法，涉及目标识别技术领域。训练方法包括：对电磁样本信号进行特征提取和特征降维，得到样本特征向量，对样本特征向量进行归一化和量化处理；对经归一化后和量化处理后的样本特征向量进行密度编码，得到比特向量；对比特向量进行超维编码，得到超维向量特征；将超维向量特征作为输入，训练随机连接神经网络，得到辐射源识别模型。本发明基于密度编码技术、超维计算技术，结合机连接神经网络，降低了网络计算量，加快模型推理速度，具有识别精度高、安全性高和可靠性高等优点，满足在资源受限条件下的边缘设备上使用。