一种基于循环爪印图的无人机射频信号开集小样本识别方法

该发明公开了一种基于循环爪印图的无人机射频信号开集小样本识别方法，涉及无人机射频信号识别领域。本发明通过结合时间域和频域特征，精确识别出最具判别力的信号片段，显著提升了信号识别的准确性与鲁棒性。相较于其他常见的特征，展示了更强的鲁棒性和稳健性。尤其在低信噪比(SNR)情况下，CPP特征能够更有效地提取出目标信号的关键信息。其在无人机射频信号识别中的表现，尤其在面对新型无人机信号或稀缺样本情况下，展现了更优异的分类性能，确保了识别系统的稳定性和可靠性；通过巧妙融合Transformer增强的SE(Squeeze‑and‑Excitation)模块和高斯混合模型(GMM)，并将其嵌入到残差网络中，从而在特征提取和分类过程中充分发挥各个组件的优势。