一种多视图特征融合的辐射源个体识别方法

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一种多视图特征融合的辐射源个体识别方法
申请号:CN202510767311
申请日期:2025-06-10
公开号:CN120632307A
公开日期:2025-09-12
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种多视图特征融合的辐射源个体识别方法,首先将辐射源个体识别样本集归一化处理,并划分训练集和测试集;构建多视图特征提取融合模型作为辐射源个体识别模型,再采用训练集训练模型,利用交叉熵损失函数计算分类损失,经过反向传播模型权值,训练完成得到辐射源个体识别模型;最后将测试集输入已训练的个体识别模型,输出识别标签和识别概率,将识别概率最大的标签作为识别结果。本发明能够准确识别各辐射个体并且能在不同的信噪比尤其是低信噪比条件下有更高的识别率。
技术关键词
辐射源 识别方法 信号 特征提取网络 训练集数据 信噪比 识别标签 表达式 传播算法 超参数 采样点 样本 代表 节点 元素 阶段
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