基于混沌控制理论的深度学习射频指纹开集识别方法

本发明公开了一种基于混沌控制理论的深度学习射频指纹开集识别方法，首先确定深度卷积神经网络空间收敛维度，并对射频训练数据进行预处理得到数据样本，进行数据集构造得到训练批次数据输入到深度学习卷积神经网络进行高阶语义提取与特征压缩，输出空间特征数据，然后对空间特征数据使用三元组方法求取对比损失值，使用非线性随机引导方法求取随机引导损失值，求和得到整体损失，通过模型反向传播进行参数更新，完成模型训练，最后通过对数据样本进行空间特征预测，最得到射频目标识别结果。本发明的方法能够在射频目标没有标签且数量未知的情况下进行识别，同时能够避免陷入局部最优状态并快速完成模型收敛，其评估结果也具有较高的准确率。