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申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明提供一种基于SoftMax信息熵的雷达信号开集识别方法，在SoftMax概率分布基础上开展研究，计算概率分布信息熵用于未知判别，基于输出的已知型号的SoftMax概率分布来计算信息熵，通过信息熵反映识别结果的不确定性程度，判断识别结果的不确定性程度是否高于预设，如是，则更新待识别的雷达信号的识别结果为未知雷达信号类别并输出，否则输出识别结果中概率值最高的雷达信号类别。本发明相比直接使用最大概率提高了阈值判别区间，使未知样本能更容易被识别出来；本发明不需要额外的网络设计与训练，实现简单、实时性高，具备较好的开集性能，可适用于任何基于SoftMax层分类的网络，适用范围广且不带来过多的时间开销，即插即用，具有较好的实用性与实时性。
主权项：1.基于SoftMax信息熵的雷达信号开集识别方法，其特征在于，包括步骤：数据样本生成步骤：将具有已知型号类别标签的雷达信号的时频图像作为训练样本组成训练集；网络训练步骤：使用具有SoftMax层的深度学习网络作为时频图像分类网络，将训练集输入时频图像分类网络完成训练；3开集识别：将待识别的雷达信号的时频图像输入至完成训练的时频图像分类网络，时频图像分类网络输出识别结果，识别结果为已知型号的SoftMax概率分布；基于输出的已知型号的SoftMax概率分布计算信息熵，通过信息熵反映识别结果的不确定性程度，判断识别结果的不确定性程度是否高于预设，如是，则更新待识别的雷达信号的识别结果为未知雷达信号类别并输出，否则输出识别结果中概率值最高的雷达信号类别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 基于SoftMax信息熵的雷达信号开集识别方法
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