系统工程与电子技术

作者：王慧赋, 潘海波, 罗佳, 陶诗飞

单位：1. 南京理工大学电子工程与光电技术学院, 江苏 南京 210094；2. 中国电子科技集团公司 第二十九研究所, 四川 成都 610036；3. 电磁空间安全全国重点实验室, 四川 成都 610036

关键词：辐射源信号识别,模型剪枝,注意力图,网络复杂度

基金：电磁空间安全全国重点实验室开放基金资助课题

针对用于辐射源信号识别的神经网络存在参数冗余、运算量庞大的问题, 提出一种基于注意力图剪枝的辐射源信号识别方法。所提方法利用一阶梯度与特征激活值的乘积来衡量基准网络卷积核的效用值, 并将效用值低的卷积核去除。为避免剪枝后子网络的信号识别性能下降, 所提方法在微调训练阶段引入注意力图知识损失, 并构建联合损失函数, 将基准网络的特征提取能力迁移至子网络。实验结果表明, 对基准网络进行剪枝后, 子网络的信号识别准确率仅下降0.07%, 网络参数量下降48.7%, 运算量下降80.1%，验证了所提方法在保证信号识别准确率的前提下有效地实现了网络轻量化。

来源：2025年第4期

《系统工程与电子技术》期刊编辑部

查看系统工程与电子技术杂志2025年第4期