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申请/专利权人：江淮前沿技术协同创新中心
摘要：本发明公开了基于无监督预训练模型的通信辐射源个体识别方法，包括：构建教师网络、学生网络以及轻量级学生网络并训练，训练完成后保留训练好的学生网络以及轻量级学生网络，舍弃教师网络；将训练好的轻量级学生网络提取的特征输入MobileNet构建第一辐射源个体识别模型，将训练好的学生网络提取的特征输入ResNet构建第二辐射源个体识别模型；在算力资源有限的边端设备上，利用优化的第一辐射源个体识别模型进行通信辐射源个体识别，在算力资源充足的边端设备上，利用优化的第二辐射源个体识别模型进行通信辐射源个体识别；本发明的优点在于：数据收集简单，个体识别的精准性高。
主权项：1.基于无监督预训练模型的通信辐射源个体识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、构建教师网络、学生网络以及轻量级学生网络；步骤二、教师网络采用的是未标注且未掩码的IQ信号，学生网络以及轻量级学生网络采用的是未标注且按预设比例掩码了的IQ信号，根据教师网络的输出与学生网络的输出的偏差以及教师网络的输出与轻量级学生网络的输出的偏差，构建损失函数，调整各网络参数，对教师网络、学生网络以及轻量级学生网络整体进行训练，直到损失函数最小或者达到预设训练次数时，停止训练，训练完成后保留训练好的学生网络以及轻量级学生网络，舍弃教师网络；步骤三、将训练好的轻量级学生网络提取的特征输入MobileNet构建第一辐射源个体识别模型，将训练好的学生网络提取的特征输入ResNet构建第二辐射源个体识别模型，对第一辐射源个体识别模型和第二辐射源个体识别模型进行训练以及测试，得到优化的第一辐射源个体识别模型以及优化的第二辐射源个体识别模型；步骤四、在算力资源有限的边端设备上，利用优化的第一辐射源个体识别模型进行通信辐射源个体识别，在算力资源充足的边端设备上，利用优化的第二辐射源个体识别模型进行通信辐射源个体识别，其中，算力资源有限指的是边端设备的内存低于预设值，算力资源充足指的是边端设备的内存大于等于预设值。
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百度查询： 江淮前沿技术协同创新中心 基于无监督预训练模型的通信辐射源个体识别方法
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