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摘要
针对辐射源个体识别高精确度、轻量化、实时性的现实应用需求，提出了面向广播式自动相关监测(ADS-B)信号辐射源个体识别的轻量化模型设计方法。根据信号数据特点进行解码处理，并对不均衡样本进行权重调节，改善样本质量；通过分组卷积获取不同维度的细微特征，与初始特征拼接，实现多维互补特征融合，并联同步进行提高识别效率。利用Ghost bottleneck结构实现网络模型压缩与跨层连接，在融合多维特征的同时节省计算资源。实验结果表明，本文算法结构精简，计算量低，识别率达到95.2%，并在不同容量的样本识别中效果稳定。本文算法较好地平衡了辐射源个体识别精确度、轻量化与高时效的需求。
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