一种多特征辐射源个体识别方法

本发明涉及一种多特征辐射源个体识别方法，属于射频辐射源识别及深度学习技术领域，解决了UHF波段单一特征信息不足以全面表示细微特征差异及低信噪比环境下射频指纹特征难以区分辐射源个体的技术问题。包括获取待识别辐射源发出的通信信号数据，预处理后得到对应的多个融合图像；将所述多个融合图像输入训练好的AttenSE‑ResNet50模型，进行分类识别得到每个融合图像的分类结果概率向量，基于各分类结果概率向量进行投票得到辐射源设备个体的识别结果。实现复杂电磁环境下辐射源设备的精确识别。