小样本辐射源个体识别模型训练方法、装置及电子设备

本发明提供了一种小样本辐射源个体识别模型训练方法、装置及电子设备，涉及辐射源个体识别技术领域，包括：获取原始信号样本，并将原始信号样本进行形式转换，得到多域信号样本；多域信号样本包括：同向‑正交分量数据、双谱数据和希尔伯特谱数据；将多域信号样本进行相位旋转，得到增强信号样本；对增强信号样本进行特征提取，并将提取到的特征进行特征融合，得到多域嵌入特征；基于多域嵌入特征进行分类，得到增强信号样本的预测结果；基于多域嵌入特征、预测结果和原始信号样本的样本标签构建多任务损失，并基于多任务损失进行模型优化，得到训练好的辐射源个体识别模型。本发明能够进行小样本场景下辐射源个体识别，同时提高了识别准确率。