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基于知识蒸馏的雷达调制信号增量识别方法

     

摘要

针对传统雷达信号识别方法无法有效进行识别类型扩展的问题,提出一种基于知识蒸馏的雷达调制信号增量识别方法。本方法首先将雷达信号的平滑伪Wigner-Ville分布作为输入,然后利用基于残差的网络结构与已知的雷达信号数据训练得到最初的识别模型。在进行识别类型扩展时,利用知识蒸馏损失缓解类别增量过程中的灾难性遗忘,最后利用基于样本均值距离的数据集管理方法,保持雷达信号数据所占存储资源有限。实验表明,本文方法在存储资源有限的情况下,不需重新训练,对于扩展类型信号与原有类型信号均有良好识别准确率。

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