系统工程与电子技术

作者：陈宇鹏(), 黄科举, 刘辉, 邝龙坤, 杨俊安

单位：国防科技大学电子对抗学院，安徽 合肥 230000

关键词：递归图,卷积宽度学习,小样本,辐射源个体识别

针对当前辐射源个体识别方法在小样本条件下容易过学习、识别准确率低的问题，提出一种基于信号递归图和卷积宽度学习的小样本辐射源个体识别方法。该方法将辐射源信号转换为递归图作为宽度学习网络的输入，将辐射源数据时序特征转化为图像空间特征；此外，提出一种卷积宽度学习网络，将宽度学习中特征节点的计算方式由矩阵乘法替换为卷积运算，通过稀疏连接和权值共享减少模型参数数量，从而减轻模型过拟合风险。通过对公开数据集实验，验证了所提算法在少量训练样本数量条件下相较于其他算法有更好的识别性能。

来源：2025年第9期

《系统工程与电子技术》期刊编辑部

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