基于多任务学习的自适应调制与射频指纹联合识别方法

本发明公开了一种基于多任务学习的自适应调制与射频指纹联合识别方法。本方法所使用的双任务联合识别模型包括特征提取专家网络和多头分类器；特征提取专家网络包括多个作为专家网络的共享卷积神经网络模块，还包括两个与两个识别任务一一对应的门控网络；门控网络根据输入的多标签信号得到与各专家网络一一对应的概率，再根据该概率与所有专家网络的输出特征进行加权融合；加权融合后的输出特征送入对应的分类器中得到对应任务的识别结果。本发明采用多门混合专家网络的多任务架构，可以同时完成调制模式与射频指纹识别两个任务，同时还引入了注意力机制、损失权重动态优化等技术手段，提高了识别的准确率。