基于深度残差收缩网络的辐射源个体识别方法及装置

摘要

本发明公开了一种基于深度残差收缩网络的辐射源个体识别方法及装置，属于信息安全技术领域。包括获取辐射源的ADS‑B信号的一维点数据；将所述一维点数据转换成IQ波形图，采用拼接方式将I路图像和对应的Q路图像拼接到一起，形成I/Q拼接图；在深度残差网络的基础上结合注意力机制和软阈值函数构建深度残差收缩网络；对I/Q拼接图样本数据进行数据增强，利用增强后的I/Q拼接图样本数据训练深度残差收缩网络；将待识别的辐射源的I/Q拼接图输入到训练好的深度残差收缩网络中，对辐射源个体进行识别。所述装置可实现所述方法。本发明能够对ADS‑B辐射源个体进行准确识别。