针对通信辐射源个体开集识别问题，提出一种基于卷积原型网络的辐射源个体开集识别方法。将接收到的信号进行信噪比估计并处理为灰度矢量图输入至卷积原型网络计算出特征点。分析不同损失函数和判决准则，选取三维原型的特征提取层、DCE作为损失函数、DR作为判决准则的开集识别模型。对该方法进行了仿真实验，结果表明，该方法在开集识别场景下比传统CNN预测概率更有优势，归一化准确率提升约20%,证明该方法的有效性。
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