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摘要
针对802.11b/g无线信号的调制方式识别和辐射源个体识别问题，提出了一种基于差分星座轨迹图的多任务卷积神经网络识别方法。将调制识别和辐射源个体识别看作两个相互关联的学习任务，通过共享参数的深度网络提取差分星座轨迹图的特征，并由结构不同的两个分支网络进行分类识别，同时对这两个任务进行联合优化训练并相互促进学习。实验中使用6个不同的路由器进行验证，结果表明相比于单任务模型的识别方法，多任务模型所用的训练时长和模型所占内存均比两个单任务模型之和少，同时对辐射源个体、调制方式的识别率分别平均提高了1.17%和3%。
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