基于零样本学习的雷达辐射源识别方法、存储介质及设备

本发明公开了一种基于零样本学习的雷达辐射源识别方法、存储介质及设备，首先获取雷达辐射源信号的有效脉冲，基于已知信号的有效脉冲训练一个含自编码器的一维卷积神经网络；通过分析初始特征空间分布，选择一个对类别区分最有效的最优判别通道，并沿该通道确定已知类别信号分布的稀疏区域作为“排斥区间”，识别未知信号；然后合并未知类别信号，训练一个能显式区分未知类别的增强型开集分类器；最后，集成初始模型与增强型开集分类器，通过基于置信度的融合决策规则识别未知类别和分类已知类别。本发明无需未知雷达辐射源的先验样本，即可从已知数据中学习到对未知雷达辐射源的检测能力，有效解决了开放环境下未知雷达辐射源的识别难题。