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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
摘要：本发明提供了一种基于增量自监督学习的通信辐射源个体识别方法。方法包括构建四个训练样本集，将基于第三训练样本集训练完毕ResNet‑18网络模型作为初始模型；基于初始模型对两个结构完全一致的两个编码器分别进行初始化，基于第一训练样本集及第二训练样本集生成若干正样本及若干负样本以执行前置任务；将增量对比学习完毕的学生编码器向第三编码器进行参数迁移，基于第三训练集中的部分训练样本及第四训练集中的部分训练样本对第三编码器的参数进行调整。本方法能够在学习新样本信息的过程中尽可能保留旧样本信息，只需要少量的有标签样本微调即可获得较高的识别准确率。
主权项：1.一种基于增量自监督学习的通信辐射源个体识别方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤S1：构建第一训练样本集、第二训练样本集、第三训练样本集及第四训练样本集；所述第一训练样本集中的训练样本为原始的无标签训练样本，第二训练样本集为新增的无标签训练样本，所述第二训练样本集中的训练样本能够随时扩充；所述第三训练样本集中的训练样本为原始的有标签训练样本，所述第四训练样本集中的训练样本为新增的有标签训练样本，所述第四训练样本集中的训练样本能够随时扩充；步骤S2：基于所述第三训练样本集对ResNet-18网络模型进行预训练，训练完毕ResNet-18网络模型作为初始模型；基于初始模型对两个结构完全一致的两个编码器分别进行初始化，每个编码器均接收所述第一训练样本集及所述第二训练样本集中的训练样本作为输入，用于执行前置任务，所述前置任务为对两个编码器分别进行训练，生成正样本的编码器为学生编码器，生成负样本的编码器为教师编码器，并使所述教师编码器及所述学生编码器进行增量对比学习；步骤S3：将增量对比学习完毕的学生编码器向第三编码器进行参数迁移，基于所述第三训练样本集中的部分训练样本及所述第四训练样本集中的部分训练样本对所述第三编码器的参数进行调整；所述第一训练样本集、第二训练样本集、第三训练样本集及第四训练样本集中的训练样本均为通信信号样本；在所述步骤S3之后，包括步骤S4：利用所述第三编码器对测试样本进行分类与识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 一种基于增量自监督学习的通信辐射源个体识别方法
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