基于度量学习与伪标签的半监督射频指纹方法

本发明公开了基于度量学习与伪标签的半监督射频指纹识别方法，具体为：将训练样本划分完毕后，在预训练阶段，使用无标签样本训练变分自编码器模型，预训练后保存编码器网络参数；在分类网络训练阶段，无标签样本输入分类网络得到预测概率后，根据置信度阈值筛选出置信度高的样本，产生伪标签样本，随后将其与标签样本一同输入分类网络中，计算半监督交叉熵损失和改进的中心损失。本发明将变分自编码器模型应用于基于半监督学习的射频指纹识别方法中，通过学习样本分布，使编码器网络所提特征更加全面有效。