一种基于GRU-ResNet的辐射源个体识别方法及装置

本发明公开了一种基于GRU‑ResNet的辐射源个体识别方法及装置，涉及辐射源识别技术领域，包括以下步骤：步骤一：数据的特征提取：分为A1：格拉姆角场；A2：二维序列高维特征提取；A3：一维序列特征提取；步骤二：识别框架：分为B1：辐射源信号建模；B2：GRU‑ResNet识别网络：分为B21：改进的ResNet网络；B22：GRU‑ResNet识别网络架构。本发明所述的一种基于GRU‑ResNet的辐射源个体识别方法及装置，利用格拉姆角场将一维序列直接转换为二维数据并设计投射网络对ResNet网络进行改进，将特征映射到高维空间，充分利用原始序列特征及机器学习处理二维数据的优势，提升辐射源个体识别准确率。