科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
为实现对城市用频设备的精确管控，针对特定辐射源开集识别问题，构建了一套基于深度学习的辐射源个体开集识别处理流程，核心在于指纹特征有效区间筛选与基于深度自编码器的开集识别模型。一方面，通过使用Grad-CAM实现对深度网络激活可视化，筛选出信号对网络激活贡献较高的部分，在不损失过多指纹信息的情况下进行信号区间筛选；另一方面，建立基于半监督对抗自编码器的辐射源个体开集识别模型，实现对电磁环境中出现的未知辐射源个体的有效识别。实验表明此开集识别模型能够在不损失闭集识别率的条件下实现高精确度的开集识别。
- 单位
