摘要
本发明涉及无线通信领域,具体公开了一种基于多尺度特征的子域动态跨域辐射源识别方法和装置。包括通过第一接收机和第二接收机各自接收I、Q两路基带信号,各自进行预处理,并分别得到二维信号矩阵,将第一接收机接收的两路基带信号的二维信号矩阵进行数据标记,得到源域数据,并将第二接收机接收的两路基带信号的二维信号矩阵设为目标域数据,基于改进的Resnet18网络,构建跨接收机射频指纹识别模型,利用目标域数据和源域数据,对跨接收机射频指纹识别模型进行训练,得到优化跨接收机射频指纹识别模型,获取实际目标域数据,输入优化跨接收机射频指纹识别模型进行识别,得到识别结果。有效缓解了交叉接收机辐射源识别的难题。
技术关键词
射频指纹识别
辐射源识别方法
接收机
多尺度特征
深度特征提取
局部特征提取
局部特征信息
数据
信号
能量检测法
子模块
识别装置
细粒度特征
动态
矩阵
模型训练模块
网络
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多模态特征融合
融合特征
高层语义特征
注意力
模型训练方法
多尺度特征提取
相机成像方法
编码器
数据
解码器
图像检测方法
多尺度特征
军事
多层次特征
融合特征
异常检测方法
无线电接收机
输出特征
ReLU函数
自动化异常检测
缺陷检测方法
协同注意力
大坝
输出特征
解码器模型