基于多尺度特征融合网络的无人机射频信号检测识别方法

本发明提供了一种基于多尺度特征融合网络的无人机射频信号检测识别方法；主要提升小样本情况下无人机的识别率；本发明的方法包括1D‑ResAlex‑FusionNet网络；1D‑ResAlex‑FusionNet网络包括CNN‑ResNet模块、AlexNet‑1D模块和特征融合与分类模块；1D‑ResAlex FusionNet网络通过CNN‑ResNet模块提取局部特征向量；1D‑ResAlex‑FusionNet网络通过Alexnet‑1D模块提取多尺度特征向量；所述特征融合与分类模块的输入为局部特征向量和多尺度特征向量；特征融合与分类模块将局部特征向量和多尺度特征向量进行拼接融合，再将融合特征向量分类，输出无人机射频信号的分类结果；本发明减少对单一特征的依赖，融合结构中特征冗余度更高，能够有效缓解小样本带来的过拟合问题，在小样本的情况下所受的样本数量影响更小，具有更准确的检测结果。