一种基于通道-空间注意力的辐射源个体识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于通道‑空间注意力的辐射源个体识别方法，其包括：采集空中不同辐射源发射的电磁信号，提取电磁信号的同步头，通过特征提取方法将电磁信号转变为频率特征向量；将频率特征向量，按照比例划分为训练集、验证机和测试集；构建辐射源复数个体识别网络；将测试集输入辐射源复数个体识别网络进行训练，验证集对训练得到的辐射源复数个体识别网络对辐射源个体识别概率进行验证，从中选择识别概率最高的作为最优辐射源复数个体识别网络；将测试集输入最优辐射源复数个体识别网络，输出测试样本对应的目标类别。本发明专利技术的泛化能力强、分类精度高和时效性好。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及目标识别，尤其涉及一种基于通道-空间注意力的辐射源个体识别方法。

技术介绍

1、在复杂电磁环境的射频信号识别任务中，大多数深度神经网络是基于实数进行运算和描述，仅利用实部或者虚部信息，忽略了实部与虚部间的相位信息，同时复数数据具有更容易优化、更好地泛化特征和更好地表征能力等优点。现有辐射源个体识别算法研究大都是在实数数据上进行的，不仅舍弃了虚部数据的信息量，还舍弃了复数信号的相位信息，使数据特征的完整性和有效性遭到损坏，导致分类性能并不理想。

2、针对复数神经网络辐射源个体识别技术，目前主要采用基于残差的复数网络等辐射源个体识别技术，基于残差的复数网络个体识别技术优点是可以对复数信号进行直接处理，但是识别精度还有待提高。

3、现目前复数神经网络全局最大池化并没有把复数当成一个整体考虑，而是分别对实部和虚部进行最大池化技术，不利于复数有效细微特征提取。现目前复数神经网络未采用注意力机制或者只关注通道注意力机制，未能更好的提取信号的有效细微特征。现有的复数辐射源个体识别方法未采用混合损失函数方法提升模型泛化能力。

<本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于通道-空间注意力的辐射源个体识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，以二维复数卷积为列，复数卷积层的复数输入特征图表示成V＝VR+iVI，其中VR和VI分别表示复数输入特征图的实部和虚部；复数卷积核表示成W＝WR+iWI，其中WR和WI分别代表其实部和虚部；输出的复数特征图表示为U＝UR+UI，复数卷积表示为：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述复数通道-空间注意力机制中的复数通道注意力模块的处理流程为：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，复数全局平均池化的表达式为：</p>

5.根据...

【技术特征摘要】

1.一种基于通道-空间注意力的辐射源个体识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，以二维复数卷积为列，复数卷积层的复数输入特征图表示成v＝vr+ivi，其中vr和vi分别表示复数输入特征图的实部和虚部；复数卷积核表示成w＝wr+iwi，其中wr和wi分别代表其实部和虚部；输出的复数特征图表示为u＝ur+ui，复数卷积表示为：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述复数通道-空间注意力机制中的复数通道注意力模块的处理流程为：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，复数全局平均池化的表达式为：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述复数通道-空间注意力机制中的复数空间...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵火军，李捷，杨晓丽，高晓利，王维，唐培人，包庆红，宋程程，
申请(专利权)人：四川九洲电器集团有限责任公司，
类型：发明
国别省市：