一种基于多域特征融合的射频指纹识别方法

本发明公开的一种基于多域特征融合的射频指纹识别方法，属于射频指纹识别领域。本发明通过将射频指纹识别信号的多种不同表示进行融合，使深度学习模型能够学习到信号更高维度的特征，减小单一表示情况下射频指纹特征的误差及损失，提高射频指纹识别的精度。本发明通过共享注意力模块进行特征加权，增强重要特征权重，减轻次要特征权重，有效筛选和强化关键特征，抑制次要特征，使神经网络中的特征图更具有判别力，提高射频指纹识别的效率和精度。本发明在信号识别模块采用基于残差网络的ResNeXt网络结构，通过分组卷积与残差连接，得到各变换分别对应的神经特征映射，缓解梯度消失问题，提升特征表达能力，提高射频指纹识别的效率。