基于多分辨率特征预训练的跨接收机辐射源指纹识别方法

本发明提供一种基于多分辨率特征预训练的跨接收机辐射源指纹识别方法，对辐射源指纹识别的深度学习网络模型进行训练时利用多分辨率树结构提取不同分辨率下的特征，再通过注意力机制，以多分辨率方式来建模时间序列的时间相关性，在此基础上通过特征融合将不同分辨率下的特征融合，将较粗分辨率下长距离相关性与较细分辨率下短距离相关性相结合，最终得到包含局部细节与全局趋势的多层次特征表征，提供更丰富全面的特征。在生成训练样本时，通过随机选择原数据和原数据经过变换后的数据，提供丰富训练信息。最后在分类预测中引入分辨率加权技术，抑制噪声的同时抵抗异常点，最终实现模型在复杂时序模式下的泛化性能提升。