摘要
本申请公开了一种辐射源小样本个体识别系统及方法,涉及信号处理与人工智能交叉技术领域,该系统中动态采样模块用于根据辐射源信号总数据集中训练样本的类别数量和历史错误率动态调整采样权重,采集辐射源信号总数据集中的小样本类别;时域特征提取器用于提取辐射源信号的时域特征;频域特征提取器用于提取辐射源信号的频域特征;跨模态注意力融合模块用于通过线性变换分别生成时域特征的查询向量和频域特征的键向量,以及计算查询向量和键向量之间的注意力权重并加权聚合特征;时空特征精炼网络模块用于通过线性投影将辐射源信号划分为固定长度的片段并嵌入至高维空间;分类执行模块用于对辐射源信号进行分类识别,输出个体识别结果。
技术关键词
辐射源
识别系统
时域特征提取
频域特征提取
网络模块
归一化电路
注意力
特征提取模块
样本
处理器阵列
信号
拼接模块
人工智能交叉技术
采样模块
空洞
跨模态
错误率
计算器
系统为您推荐了相关专利信息
高分辨率遥感影像
智能识别方法
双向特征金字塔
辅助检测头
深度卷积神经网络
图像复原方法
像素
编码器模块
网络模块
图像复原系统
图像识别方法
图像识别系统
图像识别准确率
网络模型训练
数据获取模块
参数计算方法
多维特征向量
序列
BiLSTM模型
模型分类方法